数据清洗：对数据进行去重、删除缺失值、转换数据类型等操作，确保数据的完整性和准确性。代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于对数据进行清洗：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 去除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 转换数据类型
data['gcj02_lng'] = data['gcj02_lng'].astype(float)
data['gcj02_lat'] = data['gcj02_lat'].astype(float)

# 输出处理后的数据
print(data.head())

说明：

1. 代码中使用了pandas库，用于读取和处理数据。
2. `drop_duplicates()`函数用于去除重复值，`inplace=True`表示对原数据进行修改。
3. `dropna()`函数用于删除缺失值。
4. `astype()`函数用于转换数据类型，这里将gcj02_lng和gcj02_lat字段的数据类型转换为浮点型。
5. 最后使用`head()`函数输出处理后的前几行数据，以便观察数据处理结果。