请帮我写一段代码对爬取的数据进行清晰和预处理，去除重复数据，垃圾数据，缺失数据

当我们爬取到数据后，往往需要对数据进行清洗和预处理，以去除重复数据、垃圾数据和缺失数据等。以下是一个简单的数据清洗和预处理代码，使用 Python 和 pandas 库：

import pandas as pd

# 读取爬取到的数据，假设数据存储在名为 data.csv 的文件中
data = pd.read_csv("data.csv")

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

# 去除垃圾数据
data = data[data["text"].str.contains("垃圾关键词") == False]

# 去除缺失数据
data.dropna(subset=["text"], inplace=True)

# 对文本数据进行预处理
def clean_text(text):
    # 去除 HTML 标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # 去除非中文字符
    text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]+', '', text)
    # 去除空格和换行符
    text = text.replace(" ", "").replace("\n", "")
    return text

data["text"] = data["text"].apply(clean_text)

# 将清洗后的数据保存到名为 clean_data.csv 的文件中
data.to_csv("clean_data.csv", index=False)

这段代码首先使用 pandas 库读取爬取到的数据，并对数据进行去重、去垃圾、去缺失等处理。接着定义了一个 clean_text 函数，用于对文本数据进行预处理，包括去除 HTML 标签、非中文字符、空格和换行符等。最后将清洗后的数据保存到名为 clean_data.csv 的文件中。注意，这段代码仅供学习参考，实际使用中应该根据具体情况进行修改和完善。