数据清洗工具链选择与使用指南

在大模型训练过程中，数据清洗是决定模型性能的关键环节。本文将对比分析几种主流数据清洗工具链的选择与使用方法。

工具链对比

Pandas + NumPy：作为Python数据处理的基础工具，适合处理结构化数据。对于缺失值填充，可以使用df.fillna()方法：

import pandas as pd
# 均值填充
 df['column'].fillna(df['column'].mean(), inplace=True)
# 中位数填充
 df['column'].fillna(df['column'].median(), inplace=True)

Apache Spark：适合处理大规模数据集，通过pyspark.sql进行清洗：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataCleaning").getOrCreate()
df_cleaned = spark.sql("SELECT * FROM table WHERE column IS NOT NULL")

实际应用建议

根据数据规模选择工具：小数据集可直接使用Pandas，大数据集推荐Spark。同时，建立标准化的清洗流程，包括异常值检测、重复数据处理等步骤。

性能优化提示

• 使用向量化操作替代循环
• 合理设置内存分配参数
• 利用并行处理提升效率