数据清洗需结合业务逻辑处理缺失值与异常值：先识别缺失性质（MCAR/MAR/业务含义），再按字段类型选择填充策略；异常值须可视化+业务规则判断，避免误删；清洗后须验证分布、相关性及模型效果。
Python数据清洗中，缺失值和异常值处理是核心环节，直接影响后续建模与分析结果的可靠性。关键不是“全删”或“硬填”，而是结合业务逻辑、数据分布和字段类型做有依据的选择。
先明确缺失的性质：是随机丢失（MCAR）、依赖其他变量（MAR），还是本身带业务含义（如“未参保”在社保字段中就是合理空值）。用 pandas.isnull() 或 .isna() 统计各列缺失比例；对高缺失率字段（如＞70%），优先检查是否应剔除或替换为类别标签。
填充不是目的，保持数据结构合理性才是重点。简单均值/众数填充易引入偏差，尤其在偏态分布或小样本中。
异常值可能是错误录入（如年龄=300），也可能是真实极端情况（如CEO年薪千万）。先可视化（箱线图、散点图），再结合业务规则判断。
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任何清洗操作后，都要验证：分布是否突变？相关性是否失真？下游模型指标是否提升？不能只看缺失率下降。
不复杂但容易忽略的是：缺失与异常往往互相关联。比如某字段大量缺失，其非缺失子集中就容易出现异常值——清洗时要联动分析，而不是割裂处理。
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