DeepSeek数据清洗技巧：Pandas去重补全教程

本文深入解析了使用DeepSeek进行数据清洗的关键实践与常见陷阱，强调真正影响清洗效果的并非命令本身，而是对业务语义的深刻理解与清洗前的严谨准备：从强制英文下划线列名、Excel转单页CSV的预处理，到按字段类型（数值/分类/日期）差异化补全缺失值，再到精准指定去重字段组合（subset）与保留策略（keep），最后严控导出时的数据类型与序列化格式——每一步都直击实际落地中八成失败案例的根源。核心提醒是：数据清洗不是机械执行，而是带着问题意识判断“这一列缺失，究竟意味着不知道、不存在，还是本不该出现”。

用 deepseek data clean 命令快速去重和补全，但别跳过输入校验

命令本身能一键完成 drop_duplicates、fill_na、normalize，但实际跑失败八成是因为输入文件没对齐预期格式。比如 CSV 里有中文列名带空格或特殊符号，deepseek data clean 会静默跳过这些字段，而不是报错提醒——结果你发现“去重”没生效，其实是主键列根本没被识别。

• 运行前先用 pandas.read_csv("raw_data.csv", nrows=5) 快速看前五行，确认列名是否干净（推荐全英文+下划线）
• 如果原始数据含 Excel 多表页或合并单元格，必须先用 Excel 或 openpyxl 拆成单页 CSV，deepseek data clean 不支持 .xlsx 输入
• --methods="fill_na" 默认用均值填充数值列、众数填分类列，但时间序列类缺失建议先用 pandas.interpolate() 手动插值再喂给 DeepSeek，否则线性填充会扭曲趋势

补全缺失值时，fill_na 参数不写死，得按字段类型分治

DeepSeek 的 fill_na 是通用策略，但业务上“缺年龄”和“缺订单状态”不能同等待遇：前者可插均值，后者往往意味着流程中断，填“未知”反而掩盖问题。直接跑默认参数容易把异常信号洗成正常分布。

• 数值型字段（如 price, age）：加 --fill_strategy="mean" 或 "median"，避免极值干扰
• 分类字段（如 status, region）：显式指定 --fill_value="N/A"，别依赖自动众数——万一众数本身就是脏数据呢
• 日期字段（如 order_date）：必须先用 pandas.to_datetime() 转换成功，否则 DeepSeek 会当字符串处理，fill_na 只能填空字符串，不是 NaT

去重逻辑依赖 subset，不设就等于没去重

deepseek data clean --methods="drop_duplicates" 默认对整行去重，但真实业务中重复往往藏在关键字段组合里。比如用户表里邮箱相同但昵称不同，是同一人；订单表里商品 ID 和下单时间都一样，才是真重复。不指定 subset，等于拿锤子砸蚊子。

• 电商订单去重：加 --subset="order_id,sku_id"，防止同一订单多推一次
• 用户行为日志：用 --subset="user_id,event_type,timestamp"，精度到秒，避免刷单误判
• 切记加 --keep="last" 或 "first"，否则默认删后一条，可能把最新更新干掉

导出前务必检查 dtypes，不然 JSON/CSV 会丢精度

DeepSeek 清洗完的数据如果直接 to_json() 或 to_csv()，int64 可能变科学计数法，datetime64 变成时间戳数字——前端解析或下游系统一读就错。这不是 DeepSeek 的锅，是 pandas 默认序列化行为。

• 导出 CSV 前加 df.to_csv(..., float_format="%.2f", date_format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
• 导出 JSON 用 df.to_json(..., date_unit="s", date_format="iso")，确保时间可被 JavaScript new Date() 直接吃
• 如果字段含 NaN 且下游要求空字符串，得提前 df = df.fillna("")，deepseek data clean 的 fill_na 不影响导出时的 NaN 表现

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