在Datafocus中，数据清洗是通过一系列步骤来实现的。以下是一般的数据清洗过程：

1. 数据导入：首先，将原始数据导入到Datafocus平台中。可以从本地文件、数据库、API接口等不同来源导入数据。

2. 数据预览与探索：在Datafocus平台上，可以对导入的数据进行预览和探索，以了解数据的结构和内容，发现数据中的问题和异常。

3. 缺失值处理：识别和处理数据中的缺失值。可以选择删除包含缺失值的记录、使用默认值填充缺失值或者采用插值等方法进行处理。

4. 异常值处理：检测和处理数据中的异常值。可以采用统计方法、可视化分析或者专业领域知识来发现和处理异常值。

5. 去重处理：识别并去除数据中的重复记录。可以基于唯一标识符或者多个字段的组合来判断重复记录，并选择保留或删除重复记录。

6. 数据格式转换：将数据转换为正确的格式，确保数据类型的一致性和准确性。例如，将文本型数据转换为日期型数据、数值型数据转换为百分比等。

7. 数据标准化：统一数据的单位、命名规范等，以便后续的数据分析和建模。例如，将不同地区的单位转换为统一的标准单位。

8. 数据筛选与抽样：根据需求进行数据筛选和抽样，保留感兴趣的数据子集或者生成用于模型训练和测试的数据样本。

9. 数据整合与合并：根据需要，将多个数据源中的数据进行整合和合并，以便进行更全面和综合的分析。

10. 数据输出与导出：将清洗完成的数据输出到指定的目标位置，可以是本地文件、数据库、云存储等，以供后续的数据分析和应用开发使用。

在Datafocus平台上，用户可以通过可视化的界面和丰富的数据处理工具来完成上述数据清洗步骤，使数据变得更干净、准确和可靠，为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。