[Python] Pandas 数据清洗实战：缺失值处理与异常值检测

大多数开发者会用 Pandas，但很少有人深入理解它背后的原理。弄清楚原理之后，那些「黑箱操作」就变得清晰可预测了。

基本概念

Pandas：指在 Python 开发中，为了解决 用 dropna/fillna/interpolate 三招处理缺失值，IQR 方法揪出异常值 而采用的一种技术手段。

工作原理

输入 -> [预处理层] -> [核心处理] -> [后处理层] -> 输出

public class DataProcessor {
    public List process(List items) {
        return items.stream()
            .filter(Objects::nonNull)
            .mapToDouble(this::toDouble)
            .map(x -> x * 2.0)
            .boxed()
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

性能分析

# Python 基准测试
平均耗时: 68.00ms
内存峰值: 304MB
吞吐量: 7,100 req/s

适用场景

适合：用 dropna/fillna/interpolate 三招处理缺失值，IQR 方法揪出异常值、数据清洗 驱动的项目、需要长期维护的核心模块。

不适合：一次性脚本或 POC 项目、团队成员都不熟悉的领域。