数据清洗工具链的选型与集成实践

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。本文将分享一套实用的数据清洗工具链选型与集成方案。

工具链选型

我们推荐采用以下工具组合：

• Pandas：基础数据处理和清洗
• Great Expectations：数据质量检查和验证
• Dask：大数据量下的并行处理
• Cleanlab：标签噪声检测和修正

实践步骤

1. 数据加载与初步检查

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('dataset.csv')
print(df.info())
print(df.describe())

2. 缺失值处理

# 检查缺失值比例
missing_data = df.isnull().sum() / len(df) * 100

# 删除缺失值超过30%的列
df_cleaned = df.loc[:, ~missing_data[missing_data > 30].index]

3. 异常值检测

from scipy import stats
z_scores = np.abs(stats.zscore(df.select_dtypes(include=[np.number])))
outliers = df[(z_scores > 3).any(axis=1)]

4. 数据质量验证 使用Great Expectations进行数据验证。

这套工具链既保证了处理效率，又确保了数据质量，适合中大型数据集的清洗工作。