从常见文件格式（如 CSV、Excel）中读取数据，读取成功会打印数据前几行，读取失败则打印错误信息。 处理数据中的缺失值，支持多种处理方法，如删除缺失值、用均值、中位数、众数填充，或使用指定值填充。处理过程会打印相关信息。 删除数据中的重复行，处理前后会打印相关信息。 将数据中的列转换为合适的数据类型，会打印转换过程及结果信息，转换失败会打印错误信息。 检测并处理数据中的异常值，当前支持 Z 分数方法，可选择替换异常值或删除异常值所在行，处理过程会打印信息。 清理指定文本列的数据，包括去除特殊字符、前后空格，以及将文本转换为小写，处理过程会打印信息。 将清理后的数据保存为常见文件格式（如 CSV、Excel），保存成功或失败会打印相应信息。

项目功能和业务场景：例如 “本项目主要针对电商平台的用户数据进行清洗，业务场景为提升数据质量，为后续的用户画像构建、精准营销等业务提供准确的数据基础。” 项目部分功能模块：“包含数据读取模块，使用 Pandas 库读取不同格式的用户数据文件；数据预处理模块，进行数据去重、缺失值处理、异常值检测等操作；数据转换模块，对数据进行格式转换、编码转换等，以满足业务系统的数据要求。” 项目的技术选型和架构特点：“技术选型上，选用 Python 作为主要开发语言，因其丰富的数据处理库可高效实现数据清洗功能。架构上采用模块化设计，将数据读取、处理、转换等功能分开，便于代码维护和扩展。