软件可以通过以下方法防止数据清洗：
设置应用程序后台运行保护
对于如红米手机等操作系统，可以打开相关应用程序的后台运行保护，这样在深度清理垃圾时，应用程序的数据就不会被清理。
使用数据处理库
在Python的机器学习项目中，可以使用pandas库进行数据处理。pandas提供了丰富的数据处理功能，包括缺失值处理和异常值处理，从而避免在数据清洗过程中丢失信息。
填充缺失值
对于数据中的缺失值，可以使用填充方法，如均值、中位数等，而不是直接删除含有缺失值的行或列。这样可以保留更多的数据信息。
使用插值方法
插值方法可以用于处理缺失值，通过已知的数据点来估算缺失值，从而减少数据丢失。
数据备份
在进行任何数据清洗之前，建议先对数据进行备份，以防止清洗过程中意外删除重要数据。
数据验证
在数据清洗过程中，应该进行数据验证，确保清洗后的数据符合预期，没有丢失重要信息。
通过以上方法，软件可以在一定程度上防止数据清洗过程中的信息丢失，确保数据的完整性和准确性。