在Python中处理数据异常通常采用以下步骤：
异常处理结构
使用`try-except`语句来捕获异常。
可以指定特定的异常类型，也可以使用`Exception`类捕获所有异常。
使用`else`语句块在没有异常时执行代码。
使用`finally`语句块无论是否发生异常都会执行。
异常处理方法
删除异常值：直接删除包含异常值的行或列，但可能会丢失信息。
替换异常值：用合理的值（如平均值、中位数、众数）替换异常值。
插值填充：使用线性插值、拉格朗日插值等方法预测异常值。
离群值处理：使用箱线图、3 sigma法则等方法检测和移除离群值。
统计模型：使用聚类算法、异常检测算法等统计模型来识别异常值。
注意事项
选择合适的异常类型以精确处理特定错误。
明确指定异常处理的范围，避免不必要的错误处理。
获取异常信息以帮助调试。
在某些情况下可能需要重新抛出异常。
记录异常日志以便于故障排除和分析。
示例代码
```python
def divide（a, b）:
try:
result = a / b
except ZeroDivisionError as e:
print（f"Error: {e}"）
result = None
else:
print（"Division was successful."）
finally:
print（"Execution completed."）
return result
以上是Python中处理数据异常的基本方法和注意事项。