缺失值和异常值需结合业务逻辑与数据分布处理：识别时需检查隐性缺失；填充要按列类型选择策略；异常值检测应兼顾统计与业务规则，并通过截断、分箱或专项分析等方式处理。
缺失值和异常值是数据清洗中最常见的两类问题，处理不当会直接影响分析结果的可靠性。关键不是简单删掉或填上，而是根据业务逻辑和数据分布选择合适策略。
除了常见的 NaN 和 None，空字符串、占位符（如 "N/A"、"missing"、-999）也可能是隐性缺失。建议先用 df.info() 查非空计数，再用 df.isin() 或正则匹配扫描可疑值：
df.eq('').sum()
df.isin(['N/A', 'NULL', 'unknown']).sum()
df['age'].describe() 看最小值是否异常（如 -1、999）数值型、分类型、时间型列的填充逻辑不同，不能一概而用均值或众数：
ffill/bfill）；离散指标（如评分）可用均值，但需结合业务判断是否合理仅用 IQR 或 Z-score 容易误杀，尤其在偏态分布或存在合理极值的场景（如电商客单价、金融交易额）。应分步处理：
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df.boxplot() 或 df.hist(bins=50) 观察分布形态is_outlier_amount = df['amount'] > df['amount'].quantile(0.995)），便于后续分析影响不建议无脑删除——异常值可能反映真实风险或特殊模式。常见做法有：
清洗不是一步到位的过程，需要反复验证：填充后检查分布是否突变，剔除后样本量是否影响统计效力，异常标记是否与业务反馈一致。留好清洗日志和原始快照，确保每一步可追溯、可复现。
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