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- 识别异常值和缺失值的初步诊断方法如下:1.异常值识别可通过统计学方法(如Z-score、IQR)或可视化方法(如箱线图、散点图和直方图)实现;2.缺失值识别可使用isnull().sum()、info()或missingno库分析分布。处理策略包括:1.删除缺失值时,可根据缺失比例选择删除行或列;2.填充缺失值可用固定值、统计量填充、前向/后向填充、插值法或基于模型的方法;3.处理异常值可选择剔除或修正,如封顶封底、数据变换、替换为缺失值再处理或根据业务逻辑修正。选择策略需结合数据特性、缺失类型、分析目标
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- Python代码调试技巧与问题定位方法
- 调试Python需系统性缩小问题范围并验证假设:从报错信息定位第一现场,用print或logging做最小化探针,善用pdb或IDE断点调试,最后通过隔离复现构造最小可运行案例。
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- Supervisor管理Python进程自动重启方法
- Supervisor实现进程守护需满足两个前提:进程不可自行daemon化,且supervisord必须是其直接父进程;否则autorestart=true无效。常见误判是supervisorctlstatus显示RUNNING但实际业务进程已脱离监控,因脚本内部fork、daemon=True或sys.exit()导致子进程脱管;须检查PPID、禁用daemon选项、显式配置exitcodes、startretries等参数,并确保环境变量、路径、Python解释器路径在配置中完整声明。
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