A limpeza de dados em Python é uma etapa crítica e frequentemente a mais trabalhosa do pré-processamento, onde a biblioteca Pandas atua como a principal ferramenta para detectar e corrigir inconsistências, valores ausentes (missing values) e duplicatas em conjuntos de dados brutos. Esse processo envolve técnicas como a imputação ou remoção de dados faltantes, padronização de formatos de texto e tratamento de outliers, transformando informações "sujas" em uma base confiável e estruturada, o que é indispensável para garantir a precisão de análises estatísticas e a performance de modelos de Machine Learning.