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。本文分享几个实用的数据清洗技巧和最佳实践。
1. 异常值检测与处理 使用IQR方法识别异常值：
import numpy as np
Q1 = df['column'].quantile(0.25)
Q3 = df['column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df_clean = df[~((df['column'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (df['column'] > Q3 + 1.5 * IQR))]
2. 缺失值处理 对于数值型特征，使用中位数填充：
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='median')
df['numeric_col'] = imputer.fit_transform(df[['numeric_col']])
3. 文本数据清洗 去除特殊字符和多余空格：
import re
df['text'] = df['text'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', regex=True)
df['text'] = df['text'].str.strip()
最佳实践建议：建立数据质量检查清单，定期验证清洗效果，并记录清洗参数以便复现。
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