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使用HUMAN3.0提示词生成一个Python脚本，实现自动化数据清洗功能。要求包括：1. 读取CSV文件；2. 处理缺失值；3. 标准化数据格式；4. 输出清洗后的数据。使用pandas库，代码需有详细注释，适合中级开发者参考。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个数据分析项目时，遇到了数据清洗这个老大难问题。手动处理几十万条记录实在太费时间，于是尝试用AI辅助开发，发现效果出奇地好。今天就来分享一下如何用HUMAN3.0提示词让AI帮你写出更聪明的代码。
明确需求很关键在开始之前，我先仔细梳理了数据清洗的具体需求：需要处理CSV文件中的缺失值、统一日期格式、标准化字符串大小写等。把这些需求整理成清晰的HUMAN3.0提示词，AI才能给出更精准的代码。
生成基础框架使用类似"生成一个Python脚本，用pandas读取CSV文件并进行数据清洗"这样的提示词，AI很快给出了基础代码框架。包括导入pandas库、读取文件的代码，还有基本的DataFrame操作。
细化处理逻辑接着我用更具体的提示词让AI补充细节，比如"如何处理数值型缺失值"、"如何统一日期格式为YYYY-MM-DD"。AI给出的方案很专业，建议对数值列用中位数填充，对分类变量用众数填充，还自动生成了相应的正则表达式来处理日期格式。
添加异常处理通过提示词"增加异常处理，确保文件不存在时友好提示"，AI补充了try-except块来捕获文件读取异常，还添加了日志记录功能。这让代码的健壮性提升了不少。
优化输出结果最后用提示词"将清洗后的数据保存为新CSV，并添加处理成功的提示信息"，AI不仅生成了to_csv代码，还很贴心地添加了进度提示和文件大小检查。
整个过程中有几个实用技巧： - 提示词要尽可能具体，比如明确指定使用pandas的哪些方法 - 分步骤生成代码，先框架后细节 - 要求AI添加注释，方便后续维护 - 对生成代码要做必要的人工检查
实际使用下来，用这种方式开发效率提升了至少3倍。特别是处理一些重复性工作时，AI能快速给出高质量的实现方案，我只需要关注业务逻辑和异常情况即可。
如果你也想体验AI辅助编程的便利，可以试试InsCode(快马)平台。我最近在这里做项目发现特别方便，不仅可以直接用AI生成代码，还能一键部署测试，省去了配置环境的麻烦。对于需要快速验证想法的场景特别实用，推荐给各位开发者朋友。
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