在大模型训练的数据预处理阶段，自动化测试是确保数据质量的关键环节。本文将分享一套完整的自动化测试方法，帮助数据科学家高效验证数据质量。
核心测试框架
我们采用pytest + pandas testing的组合方案。首先安装必要依赖：
pip install pytest pandas numpy
关键测试步骤
1. 数据完整性检查
import pandas as pd
import numpy as np
def test_data_completeness(df):
# 检查缺失值
missing_values = df.isnull().sum()
assert missing_values.sum() == 0, f"发现{missing_values.sum()}个缺失值"
# 检查空字符串
empty_strings = (df == '').sum()
assert empty_strings.sum() == 0, f"发现{empty_strings.sum()}个空字符串"
2. 数据类型验证
import pytest
def test_data_types(df):
expected_dtypes = {
'user_id': 'int64',
'text_content': 'object',
'timestamp': 'datetime64[ns]'
}
for col, dtype in expected_dtypes.items():
assert df[col].dtype == dtype, f"列{col}类型不匹配"
3. 异常值检测
import numpy as np
def test_outliers(df):
# 使用IQR方法检测异常值
Q1 = df['numeric_column'].quantile(0.25)
Q3 = df['numeric_column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = df[(df['numeric_column'] < lower_bound) |
(df['numeric_column'] > upper_bound)]
assert len(outliers) == 0, f"发现{len(outliers)}个异常值"
运行测试
将上述测试函数保存为test_preprocessing.py，运行：
pytest test_preprocessing.py -v
这套自动化测试方法可有效保障数据预处理质量，建议在特征工程阶段前执行完整测试套件。
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