使用pycharm对疫情大数据分析进行数据清洗完整代码

很抱歉，我无法为您提供完整的代码，但是我可以为您提供一个数据清洗的基本步骤和示例代码片段。

数据清洗步骤：

1. 导入需要使用的库，如pandas、numpy等。
2. 读取原始数据，将其转换为pandas数据框。
3. 检查数据类型，对于数据类型不正确的列进行类型转换。
4. 检查缺失值，处理缺失值，如填充、删除等。
5. 去除重复值。
6. 对于需要进行分析的列进行数据清洗，如文本数据清洗、数值数据转换等。
7. 将清洗后的数据保存为新的文件。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检查数据类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['confirmed'] = pd.to_numeric(data['confirmed'], errors='coerce')

# 检查缺失值
data.isnull().sum()
data = data.fillna(method='ffill')

# 去除重复值
data.drop_duplicates(subset=['date', 'province'], inplace=True)

# 数据清洗
data['province'] = data['province'].str.replace('省', '')
data['province'] = data['province'].str.replace('市', '')

# 保存清洗后的数据
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)