python安装pandas python pandas处理海量数据计算
均值/中位数制制是万能解。类别类型、时间顺序类型、高级基数列商有更合理的填充方法。类别类型（例如市师、产品类型）：优先使用众数(mode().iloc[0])或添加“未知”类别，避免引入错误的值分布（连续）：如果分布明显偏斜（例如收入），则中间值更稳定；如果有时间间隔，可以在填充（ffill）或插值（method='linear'）之前使用。高基数 ID 类 ID）：通常不填写，考虑删除整行或标记为缺失值以参与后续建模（如使用 pd.get_dummies(...，dummy_na=True)）。异常检测和处理：少用“一刀切”3σ。
3σ 法则仅适用于近似正态分布，且对样本量敏感。实践中，更推荐组合判断：
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立即学习《Python免费学习笔记（深入）》；先画箱线图(df.boxplot())或直方图，直看群群群图可美群群美图全地址分生图，使用IQR(四分作分)法：Q1 - 1.5×IQR和Q3 1.5×IQR划定多变量关系（如价格与销量）的边界，使用散点图异常情况的识别取决于业务：可以进行裁剪（clip）、上下界替换、流程缺失后转换为NaN，或者保留并添加“if异常”标志用于建模链式操作和修改：保持逻辑清晰，不污染原始数据
清洗过程容易编写，既冗余又难以调试。
df = df.dropna() → df = df.fillna(...) → df = df.clip(...) df_clean[col].notna().all()，fquot；{col} 仍然缺失quot；
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