Python数据清洗可以处理多种类型的数据，包括但不限于以下几种：
- 数值型数据：这是最常见的数据类型，包括整数、浮点数等。数据清洗时，可以处理缺失值、异常值，进行数据转换（如类型转换、标准化、归一化等），以及数据规约（如离散化、聚合等）。
- 分类型数据：如性别、颜色等，这类数据通常以字符串形式表示。在数据清洗时，可以进行字符串处理，如去除空格、转换大小写、识别并处理重复值等。
- 时间序列数据：这类数据按时间顺序排列，如股票价格、天气预报等。数据清洗时，可以处理缺失的时间戳、异常值，进行数据对齐和重采样等。
- 文本数据：包括文章、评论、聊天记录等。数据清洗时，可以进行文本预处理，如去除停用词、标点符号，进行词干提取、词性标注等。此外，还可以利用自然语言处理技术进行情感分析、主题建模等。
- 图像数据：虽然图像数据不是结构化数据，但也可以通过Python进行清洗。例如，可以使用OpenCV等库读取和处理图像，进行图像增强、去噪、裁剪等操作。
- 音频数据：同样，音频数据也不是结构化数据，但可以通过Python进行清洗和处理。例如，可以使用librosa等库提取音频特征，进行音频分割、降噪、增强等操作。
- 视频数据：视频数据可以看作是图像数据的扩展，同样可以通过Python进行处理。例如，可以使用OpenCV等库读取和处理视频帧，进行视频压缩、去噪、增强等操作。
- 复杂结构数据：如JSON、XML等格式的数据。数据清洗时，可以解析这些数据结构，提取所需信息，进行数据转换和整合。
在进行数据清洗时，Python提供了丰富的库和工具，如Pandas、NumPy、SciPy、scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，可以帮助我们高效地完成数据清洗任务。