编写一个主函数，将多个清洗步骤组织起来。
实践： 针对你最常遇到的 LIST TO DATA 场景，尝试编写一个从原始列表接收数据，并返回干净 DataFrame 的函数。
初步数据验证与错误处理 (1.5 - 2 小时)
目标： 引入数据质量检查和基本的错误处理机制。
学习内容：
try-except 块： 学会在可能出错的代码块中使用它，防止程序崩溃。
日志记录： 使用 Python 的 logging 模块，在清洗过程中记录关键信息和任何错误。
简单数据验证： 在 Pandas DataFrame 上使用 df.isnull().sum() 检查每列的缺失值数量；使用 df['column'].is_unique 检查唯一性。
实践： 在你上午编写的清洗函数中加入 try-except 和 logging，并添加一些简单的验证代码来检查清洗结果的质量。
第二天：迈向专业与思考数据产品
第二天的重点是让你从一个数据转换者，转变为一个数据资产的构建者，考虑可维护性、可扩展性和价值。
上午：输出管理与数据契约 (3-4 小时)
你的数据转换最终是为了使用。这一步是确保你的输出符合预期。
目标数据格式输出 (1.5 - 2 小时)
目标： 能够将 DataFrame 导出为常见的数据格式。
学习内容：
CSV/Excel： df.to_csv(), df.to_excel() (注意 index=False 和编码)。
JSON： df.to_json()。
数据库： 如果有条件，尝试连接一个轻量级数据库（如 SQLite），并使用 df.to_sql() 将数据写入表。
实践： 将你第一天清洗好的 DataFrame 导出到 CSV 和 JSON 文件中。如果你有 SQLite，尝试写入一个数据库表。
定义“数据契约” (1.5 - 2 小时)
目标： 不仅仅输出数据，还要定义输出数据的“合同”，确保它的质量和可理解性。
学习内容：
明确输出模式： 针对你转换后的数据，写下或绘制其所有列名、数据类型、业务含义和质量要求（哪些列不能为空？哪些必须唯一？）。
文档化： 将这些信息作为你脚本的注释、README.md 文件的一部分，或者一个单独的配置文件。
实践： 为你昨天处理的列表数据，完整地写一份“数据契约”，并尝试在你的代码中加入简单的断言或检查，来强制执行其中的一些质量要求。
下午：高级思维与未来规划 (3-4 小时)
这是让你超越“脚本小子”，开始像一个数据工程师一样思考。
情境化与特征工程的萌芽 (1.5 - 2 小时)
学习内容：
思考：你的原始列表数据中，有没有可以组合或计算出新信息的字段？例如，如果列表包含购买数量 厄瓜多尔 电话号码列表 和价格，可以计算总金额。
思考：你的列表数据是否可以与外部的少量数据（如一个小的商品映射表、用户ID到地区的映射表）结合，从而丰富数据？
实践： 尝试为你的列表数据增加一个或两个派生字段。例如，如果列表是用户订单数据，你可以增加一个“订单总额”或“订单商品数量”的列。
故障思考与未来展望 (1.5 - 2 小时)
目标： 培养容错思维，并为未来的提升打下基础。
学习内容：
问自己： 如果我的原始列表数据格式变了怎么办？如果数据量变得非常大怎么办？如果我的脚本跑错了怎么办？
查阅： 快速了解惰性计算/流式处理（如 Dask、PySpark 的概念）、ETL/ELT 管道（如 Apache Airflow 的概念）、数据沿袭（Data Lineage）是什么。你不需要现在就掌握它们，但要知其存在。
实践： 在你的代码或笔记中，为未来可能遇到的问题（如数据量爆炸、数据源变化）写下简单的**“未来优化”**注释或思考方向。例如：“若数据超过 10GB，考虑使用 Dask 或 Spark。”
两天冲刺后的收获：
你将能熟练使用 Pandas 进行常见 LIST TO DATA 任务。
你的数据清洗流程将更加自动化和健壮。
你将学会定义和输出高质量的数据。
你开始用“数据产品”和“弹性系统”的思维来审视你的数据工作。
你将拥有未来继续深入学习的清晰方向。
这个计划很紧凑，但每一步都专注于高影响力且能立即实践的技能。祝你成功！