数据清洗工具对比分析

数据清洗工具对比分析

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文对比分析几种主流数据清洗工具的优劣。

工具对比

Pandas + NumPy 作为Python数据处理的核心工具，pandas在数据清洗方面功能强大。例如去除重复值：

import pandas as pd
# 去除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 处理缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

Great Expectations 专为数据质量验证设计，支持数据血缘追踪：

import great_expectations as gx
expectation_suite = gx.expectation_suite.ExpectationSuite("my_suite")

复现步骤

1. 准备包含噪声的数据集
2. 使用pandas进行基础清洗
3. 验证数据质量
4. 对比不同工具的处理效率

结论

在实际应用中，建议结合使用多种工具：基础清洗用pandas，质量验证用Great Expectations，以确保数据质量和处理效率。