对图书进行数据清洗可以包括以下步骤：

去除重复数据：如果数据集中存在重复的数据，则可以使用去重操作将其删除或合并。

处理缺失值：如果数据中有缺失值，可以使用各种技术来填充它们，例如使用平均值、中位数、众数等来填充缺失值。

格式化数据：如果数据的格式不一致，则需要对其进行格式化，例如将日期格式化为统一的格式。

标准化数据：如果数据的单位或比例不同，则需要对其进行标准化，例如将所有数据转换为相同的单位或比例。

删除异常值：如果数据集中存在异常值，则可以使用各种技术来检测和删除这些异常值，例如使用箱线图或z-score来检测异常值。

解析数据：如果数据集中包含非结构化数据，则需要对其进行解析和转换，以便能够使用它们进行分析。

通过对数据进行清洗，可以使数据更准确和可靠，从而提高数据分析的准确性和可信度。