CSV文件数据验证，先检查格式，后对数据进行校验。 项目：财务数据导入，2021年3月 规则：每行数据逗号分隔，数字精确到小数点后两位。 经验：每10万行数据，错误率控制在0.2%以内。
日期格式，必查。 项目：员工考勤系统，2019年12月 规则：YYYY-MM-DD格式，前后不超1天误差。 数字校验，必做。 项目：电商平台订单，2020年8月 规则：商品价格-20%以内浮动。 我也还在验证，不同行业标准不同。
字段缺失，重点查。 项目：客户信息数据库，2018年5月 规则：姓名、电话、邮箱三缺一即标记。 时间连续性，细对比。 项目：电力消耗报表，2017年11月 规则：连续3天缺数据，系统报警。 数字逻辑，逻辑对。 项目：生产线数据采集，2016年4月 规则：生产量-成品率=残次品率。
你自己掂量。
嘿，兄弟，聊一聊我最近在处理CSV文件时遇到的坑吧。话说去年夏天，我在一个项目里负责数据清洗，那时候得处理上百万条记录，简直头都大了。
那天，我花了大半天时间把数据导入到Excel里，结果发现有些数据格式不对，比如日期列里竟然有乱码。我当时就懵了，这可怎么办？后来我想到一个办法，用Python写了个脚本，逐行读取CSV文件，检查格式，然后筛选出有问题的地方。
这事儿解决之后，我就把那个脚本分享给了团队。结果，有个同事用的时候，发现他那边运行超慢，原来是他的电脑配置不够，内存不够用，导致处理速度慢得要命。我当时就感叹，数据处理这活儿，真是个技术活儿，得根据实际情况来调整。
后来，我还发现了一个问题，有些CSV文件里的数据，用Excel打开的时候没问题，但是用其他工具处理的时候，数据格式就乱了。这让我意识到，CSV文件其实挺脆弱的，格式稍微一变，就可能导致问题。
所以啊，兄弟，处理CSV文件的时候，一定要细心，格式要统一，最好用脚本进行验证。这块儿我踩过不少坑，所以经验教训是：验证数据格式，别让小错误耽误大事儿。还有，遇到问题别慌，慢慢排查，总能找到解决办法的。