自动化数据清洗流水线设计与实现：基于规则引擎的智能处理系统

自动化数据清洗流水线设计与实现：基于规则引擎的智能处理系统

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文介绍一个基于规则引擎的自动化数据清洗流水线，可有效提升数据预处理效率。

核心架构

import pandas as pd
from typing import List, Dict, Any

class DataCleaningEngine:
    def __init__(self):
        self.rules = []
        
    def add_rule(self, rule_func, description=""):
        self.rules.append((rule_func, description))
        
    def clean(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        for rule_func, desc in self.rules:
            df = rule_func(df)
            print(f"应用规则：{desc}")
        return df

核心清洗规则示例

1. 缺失值处理：

def handle_missing_values(df):
    # 数值列用中位数填充
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns
    df[numeric_cols] = df[numeric_cols].fillna(df[numeric_cols].median())
    
    # 分类列用众数填充
    categorical_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns
    for col in categorical_cols:
        mode_value = df[col].mode()
        if not mode_value.empty:
            df[col] = df[col].fillna(mode_value[0])
    return df

2. 异常值检测：

from scipy import stats

def detect_outliers(df):
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns
    for col in numeric_cols:
        z_scores = stats.zscore(df[col])
        df = df[z_scores < 3]  # 移除z-score > 3的异常值
    return df

实现步骤

1. 定义清洗规则集
2. 构建规则引擎
3. 配置数据源
4. 执行自动化清洗

该方案支持快速迭代和复用，是大模型特征工程的重要基础设施。

大模型数据处理实践

在实际应用中，建议将清洗逻辑封装为可配置的pipeline组件，便于在不同数据集间复用。通过规则引擎实现的清洗流程，既保证了数据一致性，又提升了工程化效率。