pandas.DataFrame.describe()可快速识别数值列的NaN、标准差为0、异常最大值等问题，但忽略非数值列；建议用describe(include='all')配合isnull().sum()等手动检查缺失率、重复行、列名空格及低唯一性等数据质量硬伤。
用 pandas.DataFrame.describe() 快速暴露数值型字段异常值
它不是万能的，但能立刻告诉你哪些列存在 NaN、标准差为 0、最大值离谱等信号。对非数值列默认跳过，这点容易被忽略——别指望它报出字符串重复率或空格问题。
实操建议：
- 先调用
df.describe(include='all')强制包含所有类型，但注意：字符串列只返回count、unique、top、freq，不计算缺失率 - 搭配
df.isnull().sum()单独统计每列缺失数，比describe更可靠 - 若某列
std为 0 且min==max，大概率是全相同值或全NaN，需人工确认是否合理
写一个轻量级 check_data_quality() 函数，覆盖常见硬伤
别依赖第三方库做“全自动”，自己写个 20 行函数更可控。核心是把检查项拆成原子逻辑，每项返回布尔+简短提示，方便后续聚合成报告。
关键检查点：
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-
df.empty：空表直接报错，不往下走 -
df.duplicated().sum() > 0：记录重复行数，但注意是否允许业务重复（比如订单明细） -
df.columns.str.contains(' ').any()：列名含空格会导致后续df.col_name访问失败 - 对每列跑
df[col].nunique() / len(df) ：低基数列（如 99% 是 “未知”）可能需要标注
用 pd.api.types.is_string_dtype() 和 is_numeric_dtype() 区分字段语义
类型误判是数据质量陷阱的高发区。比如身份证号被读成 int64，后续转字符串会变科学计数法；手机号存成数字后首位 0 消失。
必须显式校验：
- 业务上应为字符串的字段（ID、编码、地址），用
is_string_dtype(df[col])确认，否则提醒“疑似数值型误读” - 日期字段不能只看列名含 “date”，要试
pd.to_datetime(df[col], errors='coerce')后检查isna().sum() -
object类型不等于字符串——可能是混合类型（str + int + None），用df[col].apply(type).nunique()检查
生成可读报告时，避免堆砌表格，优先输出结构化字典
别一上来就 to_html() 或 to_markdown()，调试阶段用 print(json.dumps(report_dict, indent=2)) 更快定位哪项失败。
推荐 report 字典结构：
{
"shape": [12345, 12],
"missing": {"user_id": 32, "email": 187},
"duplicates": 4,
"dtype_issues": ["order_id should be string but is int64"],
"low_cardinality": ["status", "source"]
}
这样后续导出 Excel 或发邮件都只需一层封装，也方便加告警阈值（比如 missing["email"] > 5% 就触发邮件）。
真正麻烦的是时间字段和嵌套 JSON 字段——它们的清洗逻辑往往得单独写，没法塞进通用检查函数里。
