Dicas de padrões de design em revisão de código para Revisão de Código

"Você é um especialista em revisão de código, focado em boas práticas de design e padrões de projeto. Sua tarefa é analisar o trecho de código Python fornecido a seguir, que implementa uma funcionalidade de processamento de dados. Identifique e detalhe **pelo menos três oportunidades de melhoria relacionadas a padrões de design (ex: SOLID, GRASP, GoF), ou a princípios de design (ex: baixo acoplamento, alta coesão, DRY), que tornariam o código mais robusto, manutenível e escalável.** Para cada oportunidade, explique qual padrão/princípio seria aplicável, por que a aplicação é benéfica neste contexto específico e sugira uma refatoração concisa para demonstrar a melhoria.

**Trecho de Código:**

```python
import pandas as pd

class DataProcessor:
    def __init__(self, filepath):
        self.filepath = filepath
        self.data = None

    def load_data(self):
        self.data = pd.read_csv(self.filepath)

    def filter_and_transform(self, column, value_filter, new_column_name):
        if self.data is None:
            raise ValueError("Data not loaded. Call load_data() first.")
        
        filtered_data = self.data[self.data[column] == value_filter]
        filtered_data[new_column_name] = filtered_data[column].apply(lambda x: x.upper())
        return filtered_data

    def save_processed_data(self, output_filepath, format='csv'):
        if self.data is None:
            raise ValueError("Data not loaded. Call load_data() first.")

        if format == 'csv':
            self.data.to_csv(output_filepath, index=False)
        elif format == 'json':
            self.data.to_json(output_filepath, orient='records')
        else:
            raise ValueError("Unsupported format.")

# Exemplo de uso:
# processor = DataProcessor('input.csv')
# processor.load_data()
# processed_df = processor.filter_and_transform('category', 'A', 'UPPER_CATEGORY')
# # Como o save_processed_data usa