用 Pandas 做数据探索最烦的就是每次开新 Notebook 都
这个工具的逻辑结构其实非常简单，核心在于用字典映射代替冗长的
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if/elif 判断。很多新手写逻辑容易陷入条件分支的泥潭，但如果你把函数当成“值”来存储，代码扩展性会强很多。我的核心调度逻辑是这么写的：
# data_tools.py 存放具体分析函数
# main.py 负责调度
ACTIONS = {
"1": dt.show_overview,
"2": dt.show_head,
"3": dt.show_missing,
"4": dt.show_stats,
"5": dt.show_value_counts,
"6": dt.show_correlations,
"7": dt.filter_and_export,
}
# 循环调用部分
action = ACTIONS.get(choice)
if action:
action(df)
else:
print("Invalid option, please try again.")这种写法让主循环变得极简，以后想增加一个新的分析维度，只需要在 data_tools.py 写个函数，然后在 ACTIONS 字典里加一行就行，完全不需要动逻辑骨架。
在实操过程中，我踩最大的坑其实是输入校验。真实用户（包括我自己）在终端输入时非常随意，空回车、乱打字符是常态。为了防止程序直接崩溃，我写了一个通用的整型输入保护函数：
def ask_int(prompt, default, low, high):
raw = input(prompt).strip()
if not raw:
return default
try:
value = int(raw)
except ValueError:
print(f"Not a number. Using {default}.")
return default
return max(low, min(high, value))另外，为了在终端实现简单的可视化，我用字符串重复模拟了一个极简的进度条，用来直观显示缺失值占比：bar = "#" * int(pct / 5)。一个 # 代表 5%，虽然简陋，但比盯着百分比数字看要高效得多。
至于部署，Windows 用户的痛点永远在环境配置。我这次被 PowerShell 的脚本执行权限（Set-ExecutionPolicy）卡了半天，建议大家在部署此类终端工具时，先检查环境权限，避免被满屏的红色报错搞崩心态。
