在Python中，可以使用pandas、numpy等庫來處理和分析數據。為了自動化數據清洗過程，可以按照以下步驟進行：

1. 導入必要的庫：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 讀取數據：

data = pd.read_csv('your_data.csv')

3. 數據預處理：檢查數據的基本信息，處理缺失值、重復值和異常值。

# 查看數據基本信息
print(data.info())

# 處理缺失值
data.dropna(inplace=True)  # 刪除缺失值所在的行
data.fillna(value, inplace=True)  # 用特定值填充缺失值

# 刪除重復值
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 處理異常值（可以根據實際情況選擇合適的方法）
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
data = data[~((data < (Q1 - 1.5 * IQR)) |(data > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

4. 數據轉換：將數據轉換為適當的格式，例如日期格式、類別編碼等。

# 將日期列轉換為日期格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 對類別變量進行編碼
data = pd.get_dummies(data, columns=['category_column'])

5. 特征工程：根據數據集創建新的特征，以便更好地表示目標變量。

# 創建新特征（可以根據實際情況選擇合適的方法）
data['new_feature'] = data['feature1'] * data['feature2']

6. 數據分割：將數據集分為訓練集和測試集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

7. 數據標準化/歸一化：對數據進行標準化或歸一化處理。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

scaler = StandardScaler()  # 或使用 MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

8. 訓練模型：使用訓練集訓練模型。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

9. 模型評估：使用測試集評估模型性能。

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

y_pred = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

10. 自動化腳本：將上述步驟整合到一個腳本中，以便在需要時自動執行數據清洗和模型訓練。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 讀取數據
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 數據預處理
print(data.info())
data.dropna(inplace=True)
data.drop_duplicates(inplace=True)
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
data = data[~((data < (Q1 - 1.5 * IQR)) |(data > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

# 數據轉換
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data = pd.get_dummies(data, columns=['category_column'])

# 特征工程
data['new_feature'] = data['feature1'] * data['feature2']

# 數據分割
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 數據標準化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 訓練模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型評估
y_pred = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

根據需要，可以修改腳本中的數據文件名、列名和模型參數等。