数据清洗自动化实现方案
在大模型训练过程中，数据清洗是确保模型质量的关键环节。本文将分享一套可复现的数据清洗自动化实现方案，帮助数据科学家高效处理训练数据。
核心思路
通过构建流水线式的数据清洗流程，将重复性高的清洗任务自动化，减少人工干预。主要包含：缺失值处理、异常值检测、数据类型转换等基础操作。
实现步骤
- 环境准备：安装必要库
pip install pandas numpy scikit-learn
- 基础清洗函数
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def auto_clean(df):
# 处理缺失值
df = df.fillna(df.mean())
# 异常值检测（使用IQR方法）
for col in df.select_dtypes(include=[np.number]).columns:
Q1 = df[col].quantile(0.25)
Q3 = df[col].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
df[col] = df[col].clip(lower=lower_bound, upper=upper_bound)
return df
- 数据验证
# 清洗后数据检查
print("清洗前数据形状:", original_shape)
print("清洗后数据形状:", cleaned_df.shape)
print("缺失值统计:")
print(cleaned_df.isnull().sum())
该方案可作为数据工程基础工具，结合具体业务场景进行调整优化，实现从原始数据到高质量训练集的自动化转换。
使用建议
建议将此流程封装为独立模块，在项目中统一调用，确保数据清洗标准的一致性。
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