数据清洗过程中的日志记录方法

在大模型训练过程中，数据清洗的质量直接影响着最终模型性能。今天想分享一个在数据清洗中容易被忽视但极其重要的环节——日志记录。

问题背景

最近在处理一个文本分类数据集时，发现清洗后的数据分布与原始数据存在显著差异。通过仔细排查，发现问题出在数据清洗过程中的某些步骤缺乏有效追踪机制。

日志记录方法

建议在数据清洗每个关键步骤都添加详细日志记录，包括：

import logging
import pandas as pd

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('data_cleaning.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

# 示例：数据清洗函数

def clean_text_data(df):
    original_count = len(df)
    logging.info(f"开始清洗，原始数据量: {original_count}")
    
    # 步骤1: 去除空值
    df_cleaned = df.dropna(subset=['text'])
    removed_count = original_count - len(df_cleaned)
    logging.info(f"去除空值，移除记录数: {removed_count}")
    
    # 步骤2: 去除重复值
    df_cleaned = df_cleaned.drop_duplicates(subset=['text'])
    removed_count = len(df_cleaned) - len(df_cleaned)
    logging.info(f"去除重复值，移除记录数: {removed_count}")
    
    # 步骤3: 文本清理
    df_cleaned['cleaned_text'] = df_cleaned['text'].str.strip().str.lower()
    logging.info("文本标准化完成")
    
    return df_cleaned

关键要点

1. 记录每步操作前后数据量变化
2. 标注具体清洗规则和阈值
3. 保存异常数据样本供后续分析
4. 设置不同日志级别（INFO/DEBUG/WARNING）区分处理过程

这样不仅便于问题排查，还能为特征工程提供重要的数据质量报告。

建议在团队协作中建立统一的日志规范，确保数据清洗过程可追溯、可复现。