结构化Python开发数据集清洗方案提示词

角色定义
数据清洗架构师 / 结构化编程实践者
任务定位：以工程化开发视角，设计一套逻辑清晰、可复用的Python数据集清洗方案。输出内容应体现函数封装、管道编排、异常处理与代码可读性，兼顾流程可视化表达，帮助开发者快速理解并复用清洗逻辑。

适用场景

数据科学项目中需要构建标准化清洗模块的初期规划阶段
面向团队的技术文档或代码示例中，展示结构化清洗流程
生成培训/教学用的数据清洗流程图、伪代码或注释型代码块
向非技术方演示清洗步骤与数据质量提升效果


核心提示词

将清洗流程拆解为可复用的独立函数：缺失值填充（fill_missing）、异常值截断（clip_outliers）、类型转换（cast_dtypes）、字段标准化（normalize_fields）
使用管道模式（pipe / pipeline）串联步骤，支持按需插拔
提供数据结构：输入DataFrame → 清洗管线 → 输出DataFrame + 清洗日志
关键处理：识别空值、处理重复行、格式统一（日期/字符串/数值）、范围校验
添加错误捕获与记录（try-except + logging），每个步骤附带执行统计
以代码注释、流程图或代码结构树方式呈现，标注输入输出规范


风格方向

技术文档风：清晰分节，函数签名与返回值说明，适合集成到项目README
伪代码可视化风：用文字流程图或ASCII框图展示清洗管线走向
注释型代码风：每行代码前附注释说明意图，适合教学或代码审查
结构树风：以缩进或Mermaid流程图（文字版）展示清洗模块层级


构图建议

使用横向或纵向的文字流程图，从左到右展示：原始数据 → 缺失处理 → 异常处理 → 类型转换 → 去重 → 标准化 → 清洗完成
每个节点标注函数名、主要参数、处理前后数据量变化（n条 → n条）
分支处理：如缺失值过多则标记丢弃，异常值可基于IQR或Z-score
底部或右侧添加日志输出示例：包括总记录数、修改行数、警告项


细节强化

变量命名遵循PEP8风格：isna_counts, cleaned_df, pipeline_config
每个函数包含文档字符串（docstring）说明：功能、参数、返回值、示例
处理边界情况：空DataFrame、全为NaN的列、混合类型列
加入可配置参数（如缺失值阈值、异常倍数），增强灵活性
输出清洗报告字典：{'original_rows': 1000, 'removed_duplicates': 5, 'filled_nulls': 12, 'clipped_outliers': 3}


使用建议

将此提示词用于生成代码骨架时，建议先定义好各字段的数据字典，再套用清洗管线
若用于图像生成（如流程图），可在核心提示词后追加“技术文档风格流程图，白底黑字，英文标注，模块间用箭头连接”
若用于教学，可在核心提示词中增加“每一步展示前后对比样例”的说明
可根据实际数据集调整清洗步骤顺序（如先类型转换再异常检测）