根据给定的数据集进行数据清洗。数据清洗包括处理缺失值、重复值和异常值等。
给定的数据集，例如包含一些有缺失值和异常值的销售数据的数据集。
数据清洗是指在数据分析或机器学习任务中，对数据集进行预处理，以消除数据中存在的缺失值、重复值、异常值等问题。对于给定的包含有缺失值和异常值的销售数据集，可采取以下方式进行数据清洗：

1. 去除重复值：使用pandas库的drop_duplicates()函数去除数据中所有重复的行。

2. 处理缺失值：使用pandas库的fillna()函数填充缺失值，例如使用均值、中位数、众数等填充数值型特征的缺失值，使用前一个或后一个非缺失值填充类别型特征的缺失值。

3. 处理异常值：可使用箱线图检测和去除数据中的异常值，或使用离群值检测方法识别和处理异常值，如使用3σ准则或基于分位数的方法去除数据中的异常值。