是的，Python 批处理脚本可以进行数据清洗。Python 是一种非常强大的编程语言，它有许多库和工具可以帮助您进行数据清洗。以下是一些常用的库和工具：
Pandas：Pandas 是一个用于数据处理和分析的流行库。它提供了大量的功能，如数据清洗、数据转换和数据聚合。您可以使用 Pandas 读取和处理数据，然后将其导出到文件或数据库中。
NumPy：NumPy 是一个用于数值计算的库。它提供了许多数学函数和线性代数操作，这些功能在数据清洗过程中非常有用。
OpenRefine：OpenRefine 是一个强大的数据整理工具，可以用于数据清洗和转换。它提供了类似于电子表格的功能，但更加灵活和强大。您可以使用 OpenRefine 读取和处理数据，然后将其导出到文件或数据库中。
Beautiful Soup：Beautiful Soup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的库。它可以帮助您从网页中提取数据，然后对其进行清洗和转换。
Selenium：Selenium 是一个用于自动化 Web 浏览器操作的库。它可以帮助您从网站中提取数据，然后对其进行清洗和转换。
以下是一个简单的 Python 批处理脚本示例，使用 Pandas 进行数据清洗：
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('input.csv')
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
data['column_name'] = data['column_name'].str.replace('old_value', 'new_value') # 替换文本值
data['column_name'] = pd.to_numeric(data['column_name'], errors='coerce') # 将文本转换为数字
# 保存清洗后的数据
data.to_csv('output.csv', index=False)
这个示例脚本读取名为 “input.csv” 的 CSV 文件，对其进行数据清洗，然后将清洗后的数据保存到名为 “output.csv” 的文件中。您可以根据需要修改这个脚本，以适应您的具体需求。