deepseek处理表格数据需匹配结构化提示词与数据探查步骤：一、人工探查+精准提示生成清洗脚本；二、调用内置api零代码清洗；三、wps/豆包预处理后结构化提取；四、多源excel自动映射归一化；五、因果敏感型缺失值填充与异常标注。
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如果您希望利用DeepSeek对表格类数据（如CSV、Excel）执行清洗、信息提取与格式化操作，但缺乏明确的处理路径或代码实现能力，则可能是由于未构建结构化提示词或未匹配对应的数据探查步骤。以下是完成该任务的多种可行方法：
一、基于人工探查+精准提示词生成清洗脚本
该方法适用于原始文件可本地访问、需高度定制化逻辑的场景。核心在于将数据真实结构转化为DeepSeek可理解的上下文，避免其凭空臆测列含义与异常模式。
1、用VS Code或Excel打开目标CSV/Excel文件，查看前20行，记录所有列名、典型值（如“date”列含“2023/01/01”“Jan-2023”“2023年1月”等）、明显脏数据（如“price”列出现“N/A”“$1,200.50”“—”）。
2、运行轻量Python探查代码：import pandas as pd; df = pd.read_csv('data.csv', nrows=10); print(df.columns.tolist()); print(df.dtypes); print(df.isna().sum())，截取输出结果文本。
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3、将上述观察结果整合为提示词，例如：“原始列名：['订单号', '下单时间', '商品名称', '金额'];下单时间列存在'2023-01-01 10:20:30'、'2023/01/01'、'2023年1月1日'三种格式；金额列含'¥120.5'、'120.50元'、'NULL'字样；请生成完整Python脚本，统一时间格式为'%Y-%m-%d'，金额转为float类型并剔除单位符号，缺失值留空，导出为cleaned.csv”。
二、使用DeepSeek内置API直接调用清洗函数
该方法适用于已部署DeepSeek API服务、追求零代码集成的开发者。无需本地解析文件，直接传入数据列表与规则字典即可获得结构化清洗结果。
1、确保已获取合法API密钥，并安装官方SDK：pip install deepseek-api。
2、构造清洗请求体，例如：data = [{"金额": "¥1,200.50", "状态": "已完成"}, {"金额": "NULL", "状态": "待发货"}]; cleaned = deepseek_api.clean_data(data, rules={"金额": {"regex_strip": r'[¥$,]', "to_float": True, "fill_na": 0.0}, "状态": {"map": {"待发货": "pending", "已完成": "done"}}})。
3、接收返回结果，检查清洗后字段是否符合预期，特别关注fill_na值是否合理、正则剥离是否误删关键数字。
三、结合WPS/豆包前端预处理再交由DeepSeek结构化
该方法适合非技术人员或临时性小批量任务，利用办公软件快速完成基础格式对齐，降低DeepSeek语义理解负担。
1、将原始Excel拖入WPS表格，使用“数据→分列”功能按逗号/制表符拆解混乱字段，用“查找替换”统一删除全角空格、特殊符号。
2、选中全部数据区域，点击“开始→转换为智能表格”，确保每列有明确表头且无合并单元格。
3、复制整张表格（含标题行），粘贴至豆包或WPS灵犀对话框，输入指令：“请将以下表格数据提取为标准JSON数组，每条记录包含字段：日期（统一为YYYY-MM-DD格式）、类别（仅保留一级分类，如‘水果’‘饮料’）、产品名称（去除括号内规格说明）、数值（提取纯数字，单位为元）”。
四、多源异构Excel批量归一化处理
该方法专为数十个命名不一、列序不同、但语义相同的报表设计，通过DeepSeek识别字段映射关系，实现自动对齐与合并。
1、将所有原始Excel文件放入同一文件夹（如./input/），确保文件名不含中文乱码。
2、向DeepSeek提交如下提示词：“现有73个Excel文件，均含企业经营数据，但字段名差异大：‘统一社会信用代码’在A文件叫‘信用码’、B文件叫‘ID号’、C文件叫‘工商注册号’；‘开业日期’在D文件为‘成立时间’、E文件为‘注册日’；请生成Python脚本，自动识别各文件中语义相同字段，映射为标准列名['credit_code', 'open_date', 'revenue', 'phone']，统一日期格式，收入单位转为万元，电话补全区号，合并为单个DataFrame并导出cleaned_all.xlsx”。
3、运行脚本前，确认已安装pandas、openpyxl、xlrd，并在脚本头部添加：import warnings; warnings.filterwarnings('ignore')以屏蔽版本警告。
五、因果敏感型缺失值填充与异常标注
该方法适用于心理学、临床随访、生态监测等强因果假设领域，要求清洗过程不破坏变量间内在关联，而非简单均值填充。
1、准备含缺失值的CSV，确保至少两列存在理论因果关系（如“抑郁量表得分”影响“睡眠时长”，而“年龄”是混杂因子）。
2、向DeepSeek提供字段语义描述与因果假设，例如：“字段包括：age（连续）、depression_score（0–80）、sleep_hours（4–12）、missing_flag（是否失访）；假设depression_score → sleep_hours，age为混杂变量；请生成脚本，使用双重稳健估计法填充sleep_hours缺失值，并在输出中新增列‘sleep_hours_imputed_method’标注插补依据”。
3、执行后检查输出文件中imputed_method列是否包含‘IPW-adjusted RF prediction’或‘causal forest residual’等专业标识，验证因果逻辑是否被显式建模。
