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药房销售数据分析：一个 pandas 实战项目
原标题: 药房销售数据分析：一个 pandas 实战项目
📋总体概括
一位数据从业者分享了用 pandas 清洗药房销售数据集的完整过程。数据集含 6,150 行、26 列，覆盖订单、产品、客户、支付与配送信息。作者在清洗中发现重复行、缺失值、城市与支付方式标签不一致，以及年龄为 999 等异常数值，并逐一讲解了清洗步骤及其背后的决策逻辑。文章面向数据分析学习者，展示了从数据加载、预览到质量诊断的实操路径，是一篇典型的 pandas 数据清洗实战教程。
⚡关键信息
- ▸作者本周对药房销售数据集进行 pandas 清洗，规模为 6,150 行、26 列
- ▸数据覆盖订单、产品、客户、支付与配送五大业务维度
- ▸清洗中发现重复行、缺失值及城市和支付方式标签不一致问题
- ▸发现年龄记录为 999 等需进一步核查的异常数值
- ▸文章重点讲解清洗步骤及每步决策背后的理由
🔥犀利点评
这是一篇合格但毫不新鲜的数据清洗教程。6150 行的数据量练手尚可，离生产级数据治理差着几个量级。真正值得注意的不是技术本身——重复行、缺失值、999 岁的异常值都是教科书级桥段——而是作者强调『解释每个决策的理由』，这才是初学者最缺的素养：清洗不是跑代码，而是对业务规则的判断。城市和支付方式标签混乱，暴露的是上游录入无标准，清洗只是下游补锅。
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