Python数据处理实战技巧（第52堂）

1. 数据清洗核心步骤

处理原始数据时需遵循以下流程：

• 缺失值处理（删除/填充）
• 异常值检测（Z-score/箱线图）
• 数据标准化（Z-score标准化）
• 格式统一（日期格式统一为YYYY-MM-DD）

2. 常用数据结构对比

3. 性能优化技巧

3.1 内存管理

建议使用以下方法减少内存消耗：

• 转换数据类型（int64→int32）
• 删除临时变量
• 使用df.dtypes检查类型

3.2 并行计算

处理大数据集时推荐：

• 使用concurrent.futures库
• 启用NumPy多线程
• 分块处理（chunksize=1000）

4. 典型错误案例分析

4.1 错误类型

类型错误（TypeError）：数据类型不匹配时的报错示例：

df['age'] = df['age'].astype('int32')  # 强制转换

4.2 优化方案

• 添加类型检查函数
• 使用try-except块捕获异常
• 执行df.info()预检数据

5. 文献参考

• 《Python数据科学手册》第7章
• 《机器学习实战》第3章数据处理