Python數據清洗可以處理多種類型的數據，包括但不限于以下幾種：
- 數值型數據：這是最常見的數據類型，包括整數、浮點數等。數據清洗時，可以處理缺失值、異常值，進行數據轉換（如類型轉換、標準化、歸一化等），以及數據規約（如離散化、聚合等）。
- 分類型數據：如性別、顏色等，這類數據通常以字符串形式表示。在數據清洗時，可以進行字符串處理，如去除空格、轉換大小寫、識別并處理重復值等。
- 時間序列數據：這類數據按時間順序排列，如股票價格、天氣預報等。數據清洗時，可以處理缺失的時間戳、異常值，進行數據對齊和重采樣等。
- 文本數據：包括文章、評論、聊天記錄等。數據清洗時，可以進行文本預處理，如去除停用詞、標點符號，進行詞干提取、詞性標注等。此外，還可以利用自然語言處理技術進行情感分析、主題建模等。
- 圖像數據：雖然圖像數據不是結構化數據，但也可以通過Python進行清洗。例如，可以使用OpenCV等庫讀取和處理圖像，進行圖像增強、去噪、裁剪等操作。
- 音頻數據：同樣，音頻數據也不是結構化數據，但可以通過Python進行清洗和處理。例如，可以使用librosa等庫提取音頻特征，進行音頻分割、降噪、增強等操作。
- 視頻數據：視頻數據可以看作是圖像數據的擴展，同樣可以通過Python進行處理。例如，可以使用OpenCV等庫讀取和處理視頻幀，進行視頻壓縮、去噪、增強等操作。
- 復雜結構數據：如JSON、XML等格式的數據。數據清洗時，可以解析這些數據結構，提取所需信息，進行數據轉換和整合。
在進行數據清洗時，Python提供了豐富的庫和工具，如Pandas、NumPy、SciPy、scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，可以幫助我們高效地完成數據清洗任務。
