自动化数据清洗系统设计与实现：基于规则引擎的智能处理方案

自动化数据清洗系统设计与实现：基于规则引擎的智能处理方案

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系统，可有效提升特征工程效率。

系统架构

原始数据 → 规则引擎 → 清洗后数据 → 特征提取 → 模型训练

核心组件实现

1. 数据质量检测规则

import pandas as pd
import numpy as np

class DataQualityChecker:
    def __init__(self):
        self.rules = {
            'missing_rate': lambda x: x.isnull().sum() / len(x),
            'duplicate_count': lambda x: x.duplicated().sum(),
            'numeric_range': lambda x: x.describe()
        }
    
    def check_quality(self, df):
        report = {}
        for col in df.columns:
            report[col] = {
                'missing_rate': self.rules['missing_rate'](df[col]),
                'duplicate_count': self.rules['duplicate_count'](df[col])
            }
        return report

2. 智能清洗规则引擎

import re

class RuleEngine:
    def __init__(self):
        self.rules = [
            {'type': 'missing', 'action': 'drop'},
            {'type': 'duplicate', 'action': 'drop'},
            {'type': 'outlier', 'action': 'clip'}
        ]
    
    def apply_rules(self, df):
        # 删除缺失值超过30%的列
        df = df.dropna(thresh=len(df)*0.7)
        
        # 删除重复行
        df = df.drop_duplicates()
        
        # 数值型数据异常值处理
        numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
        for col in numeric_cols:
            Q1 = df[col].quantile(0.25)
            Q3 = df[col].quantile(0.75)
            IQR = Q3 - Q1
            lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
            upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
            df[col] = df[col].clip(lower_bound, upper_bound)
        
        return df

使用步骤

1. 加载原始数据集
2. 执行质量检测：checker.check_quality(df)
3. 应用清洗规则：engine.apply_rules(df)
4. 输出清洗后数据用于特征工程

该方案可显著减少人工干预，提高数据处理效率，特别适用于大规模数据集的预处理工作。