Python数据科学开发

环境配置这块，很多新手直接pip乱装一气，等到项目迁移直接傻眼。现在正经点的项目谁不用虚拟环境？venv或者conda都行，我习惯用conda管理不同Python版本。依赖管理光靠requirements.txt不够看，pipenv或者poetry才是现代开发该有的样子。特别是poetry，一条命令同时处理虚拟环境和依赖安装，还能区分开发依赖和生产依赖，打包发布也帮你搞定。

数据处理这块，pandas的read_csv函数够你研究半天。encoding参数不指定，中文文件分分钟报错。parse_dates能自动转换日期列，dtype参数强制指定类型，比读进来再转换省心多了。遇到几百万行的大文件，chunksize参数让你流式读取，内存根本爆不了。最近发现个神器叫pyjanitor，链式调用的数据处理写法，比传统的pandas代码清爽多了。

特征工程里有个坑：测试集的数据标准化如果直接用fit_transform就数据泄露了。正确做法是训练集fit_transform，测试集只transform。category_encoders这个库比sklearn的OneHotEncoder好用，支持二十多种编码方式。TargetEncoder处理高基数分类变量效果拔群，但要注意过拟合。

建模阶段，sklearn的Pipeline太重要了。ColumnTransformer里可以给数值型和分类型特征分别定义处理流程，最后接上估计器，整套流程封装得明明白白。交叉验证现在都用cross_val_score，比手动分割数据集科学多了。超参数调优别一上来就搞GridSearch，先用HalvingGridSearchCV或者Optuna这类智能搜索算法，效率能翻倍。

模型解释性不能丢。SHAP值现在已经是标配了，force_plot可视化单个样本的预测解释，summary_plot看整体特征重要性，比feature_importances靠谱多了。遇到需要部署的模型，可以用pickle保存，但更推荐joblib，特别是含有numpy数组的模型，文件体积小得多。

数据可视化别只知道matplotlib了。plotly做出的图表交互性直接拉满，altair的声明式语法特别适合探索性分析。seaborn的pairplot快速看特征关系，jointplot分析两个变量的联合分布相当直观。

最后说说项目结构。数据科学项目也得有工程化规范，src目录放核心代码，tests写单元测试，notebooks只管探索分析，config.yaml统一管理文件路径和超参数。用pre-commit钩子做代码检查，black自动格式化，isort整理import语句。

这些东西都是实打实影响开发效率的细节。可能刚开始觉得繁琐，等真正在团队协作或者处理复杂项目时，这些规范能让你少加很多班。数据科学早过了只会写脚本的阶段，工程化思维才是进阶的关键。