数据清洗是数据分析的重要步骤，它涉及到数据预处理、数据清洗、数据转化等方面。以下是两个关于数据清洗案例分析的搜索结果：
1.《数据清洗常用方法及案例展示》这篇文章介绍了数据清洗的常用方法和案例分析。作者首先介绍了Numpy和Pandas这两个数据分析工具，并阐述了数据清洗的步骤和具体案例分析。在案例分析中，作者以朝阳医院药品销售数据为例，使用Numpy、Pandas分析工具，按步骤分析数据。通过数据清洗，作者实现了对数据的筛选、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、数据排序、异常值处理等步骤，最终得到了有价值的数据。
2.《数据清洗实例》这篇文章详细介绍了如何对朝阳医院2018年销售数据进行数据清洗。作者首先介绍了数据清洗的概念和意义，然后介绍了数据清洗的步骤和具体方法。在数据清洗过程中，作者使用了pandas库的read_excel()方法读取Excel文件，并将所有数据的数据类型全都更改为字符串类型。接着，作者通过选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、数据排序、异常值处理等步骤，最终得到了有价值的数据。
以上两个案例都展示了数据清洗在数据分析中的重要性，同时也提供了一些实用的数据清洗方法和步骤。对于数据分析初学者来说，学习和掌握这些方法和步骤是非常有必要的。
