摘要：作为基层统计工作者，我在使用DeepSeek进行数据清洗的过程中总结出了一套完整的工作流程。本文

趣话统计：

如何借助DeepSeek提升统计数据清洗效率：从代码生成到执行的完整指南

吉林市统计局 张 洋

作为基层统计工作者，我在使用DeepSeek进行数据清洗的过程中总结出了一套完整的工作流程。本文

将详细介绍从获取代码到最终执行的每个步骤，帮助您快速掌握这一高效工具。

一、数据清洗的痛点与挑战

1. 多源异构数据：不同部门报送的Excel文件结构各异

2. 字段不规范：同一信息在不同文件中的字段名不一致

3. 内容错误：包括格式错误、逻辑矛盾、缺失值等

4. 单位混乱：特别是货币单位存在元、千元、万元混用

以某次普查中的统计报表为例：

七十几个Excel文件，二十几种不同字段命名

开业日期有6种不同格式

30%的联系电话缺失区号

15%的收入数据单位不统一

传统手工处理方式需要多个人在5-7个工作日才能完成，且错误率很高，这促使我寻求更高效的解决方案。现在我们可以借用Deepseek帮我们高效的完成此项工作。

二、完整工作流程概述

1. 向DeepSeek提出精准需求

2. 获取并理解生成的代码

3. 安装必要的Python包

4. 创建并配置Python脚本

5. 执行与调试

6. 验证结果

三、详细操作步骤

1. 向DeepSeek提出精准需求

最佳实践示例：

输出：1. 清洗后的统一数据表（含数据来源信息）2. 错误数据表（含具体错误原因）3. 数据质量报告请提供完整代码，并添加详细注释"

2. 获取并保存生成的代码

DeepSeek会返回格式良好的代码，您需要：

1. 全选代码（Ctrl+A或Cmd+A）

2. 复制代码（Ctrl+C或Cmd+C）

3. 新建文本文件，粘贴代码

（Ctrl+V或Cmd+V）

4. 保存为 data_cleaning.py

3. 安装必要的Python包

在终端或命令提示符中执行以下命令：

4. 项目目录结构准备

建议按以下结构组织您的项目：

5. 代码执行与调试

首次执行准备

执行脚本

常见问题处理

1. 包安装失败：

尝试使用清华镜像源：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple包名

2. 文件编码问题：

3. 路径问题：

确保使用相对路径 ./input/ 或绝对路径Windows用户注意反斜杠转义：r'C:\path\to\file'

6. 结果验证与优化

执行完成后，检查 output/ 目录下的文件：

1. 清洗成功数据.xlsx：确认数据格式是否符合预期

2. 错误数据.xlsx：检查错误分类是否合理

3. 质量报告.docx：查看数据质量概况

如需优化，可以：

1. 将执行结果反馈给DeepSeek请求改进

2. 调整后再次执行测试

四、完整示例：从需求到执行

1. 典型工作会话记录

我的提问：

"我需要处理企业统计数据，具体要求如下：

输入：./input/下的多个Exce

对'开业日期'字段统一格式为YYYY-MM

输出到./output/cleaned_data.xlsx

请给出完整代码，并添加异常处理"

请给出完整的python语言代码

DeepSeek回复：

ifall_data: result = pd.concat(all_data)result.to_excel(output_file, index= False) print( f"结果已保存至 {output_file}" ) else: print( "未处理任何数据") defparse_date( date_str): """解析多种日期格式"""try: dt = pd.to_datetime( str(date_str)) returndt.strftime( '%Y-%m') except: returnNonedefis_old_enterprise( date_str): """判断是否经营超30年"""ifpd.isna(date_str): returnFalsetry: dt = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m') return(datetime.now - dt).days > 30* 365except: returnFalseif__name__ == "__main__": clean_dates( './input', './output/cleaned_data.xlsx')

2. 实际执行过程演示

步骤1：创建项目结构

步骤4：执行脚本

步骤5：检查输出output/cleaned_data.xlsx

五、高效使用DeepSeek的技巧

1. 分步提问：将复杂需求拆解为多个简单问题

先解决数据读取问

再处理字段清洗

先解决数据读取问

再处理字段清洗

最后处理输出格式

最后处理输出格式

2. 提供示例：给出输入数据和期望输出的样例

输入示例：

| 企业名称 | 注册日期 |

|||

| A公司 | 2020年5月 |

期望输出：

| 企业名称 | 开业日期 |

|||

| A公司 | 2020-05 |

3. 要求解释：让DeepSeek说明代码逻辑

"请解释这段代码的工作原理："

4. 迭代优化：基于执行结果持续改进

"当前代码处理'2023.05.01'格式失败，请增强日期解析功能"

六、总结与建议

通过本文介绍的方法，您已经掌握了：

1. 如何向DeepSeek提出精准的技术需求

2. 从获取代码到执行的完整流程

3. 常见问题的解决方法

4. 提高工作效率的实用技巧

给初学者的建议：

1. 从简单任务开始，逐步增加复杂度

2. 保持代码版本管理（如使用Git）

3. 建立自己的代码片段库

4. 定期回顾和优化清洗流程

随着实践的深入，您将能够：

处理更复杂的数据清洗场景

构建自动化清洗流水线

开发自定义的数据质量检查规则

开发自定义的数据质量检查规则

#DeepSeek #Python数据分析 #数据清洗 #办公自动化 #智能编程

采编者： 张 洋

初 审： 杜 刚

复 审： 张 洋

终 审： 龙 杰

来源：大东北生活资讯