数据清洗中数据完整性检查机制

在大模型训练过程中，数据完整性检查是确保数据质量的关键环节。本文将对比几种主流的数据完整性检查机制，并提供可复现的实现方案。

基础检查方法

1. 缺失值检测

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 检查缺失值比例
missing_data = df.isnull().sum() / len(df) * 100
print(missing_data[missing_data > 0])

# 可视化缺失值分布
import seaborn as sns
sns.heatmap(df.isnull(), cbar=True, yticklabels=False, cmap='viridis')

2. 异常值检测

# 使用IQR方法识别异常值
Q1 = df['feature'].quantile(0.25)
Q3 = df['feature'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = df[(df['feature'] < lower_bound) | (df['feature'] > upper_bound)]

高级完整性检查

3. 数据一致性验证

# 检查日期格式一致性
from datetime import datetime
try:
    pd.to_datetime(df['date_column'], format='%Y-%m-%d')
except ValueError as e:
    print(f"日期格式错误: {e}")

# 检查数值范围约束
assert df['age'].between(0, 150).all(), "年龄超出合理范围"

4. 特征工程中的完整性检查

# 特征交叉验证
feature_correlation = df.corr()
# 检查特征间相关性是否异常

实践建议

在实际数据清洗流程中，建议采用自动化检查流水线：

1. 建立基础完整性检查清单
2. 设置阈值预警机制
3. 记录检查结果便于回溯
4. 结合业务逻辑验证数据合理性