在大模型训练过程中，数据清洗是确保模型性能的关键环节。本文将分享几个实用的数据清洗工具使用技巧。
1. 使用pandas进行缺失值处理
import pandas as pd
# 查看缺失值情况
missing_data = df.isnull().sum()
# 删除缺失值过多的列
df_cleaned = df.dropna(thresh=len(df)*0.8)
# 填充缺失值
df['column'].fillna(df['column'].mean(), inplace=True)
2. 异常值检测与处理 使用IQR方法识别异常值：
Q1 = df['column'].quantile(0.25)
Q3 = df['column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 剔除异常值
df_filtered = df[(df['column'] >= lower_bound) & (df['column'] <= upper_bound)]
3. 文本数据清洗
import re
# 去除特殊字符和多余空格
df['text'] = df['text'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', regex=True)
df['text'] = df['text'].str.strip()
这些技巧在实际项目中可有效提升数据质量，为后续特征工程奠定基础。
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