数据清洗工具的性能调优技巧
在大模型训练过程中，数据清洗是至关重要的一步。最近在使用Pandas进行大规模数据清洗时，遇到了严重的性能瓶颈问题。
问题复现
最初使用以下代码进行数据清洗：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('large_dataset.csv')
# 简单的缺失值处理
for col in df.columns:
if df[col].isnull().sum() > 0:
df[col] = df[col].fillna(df[col].median())
这个方法在处理100万行数据时，耗时超过30分钟。
性能优化方案
通过查阅资料和实践，总结出以下优化策略：
1. 向量化操作替换循环
# 优化后
numeric_columns = df.select_dtypes(include=['number']).columns
for col in numeric_columns:
df[col] = df[col].fillna(df[col].median())
2. 使用Dask处理超大数据集
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
df = df.fillna(df.median())
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
3. 内存优化技巧
# 减少内存使用
for col in df.columns:
if df[col].dtype == 'float64':
df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='float')
elif df[col].dtype == 'int64':
df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='integer')
这些优化使处理时间从30分钟降至5分钟，内存使用率降低40%。建议在特征工程阶段优先考虑数据清洗的性能调优。
讨论