Pandas如何处理非数字型数据的异常值？

在Pandas中处理非数字型数据的异常值（例如字符串中的空值、无效日期或特殊字符），通常需要先明确异常值的具体含义和处理方式。以下是几种常见的处理策略：

1. **空值（NaT或NaN）**：
- 对于缺失值，可以使用`fillna()`函数填充缺失值，比如用平均值、众数替换，或者保持原值不变。

   df['column_name'].fillna(value, inplace=True)

2. **异常值（如特殊的字符串或日期格式）**：
- 使用`str.replace()`或正则表达式替换特定的字符串形式的异常值。
- 对于日期格式异常，可以使用`pd.to_datetime()`尝试转换，如果无法转换则可能会留下NaT，这时可以进一步处理。

   df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], errors='coerce')  # 尝试转换，错误设为NaT
   df['date_column'].replace('invalid_date', np.nan, inplace=True)  # 替换异常值

3. **数据清洗和预处理**：
- 根据业务需求，可以将某些特定值视为异常，将其转换成缺失值或设定为特定编码。
- 使用`pandas_profiling`等工具进行数据质量检查，了解哪些值属于异常。