数据清洗自动化脚本开发经验分享

在大模型训练过程中，数据清洗是至关重要的第一步。本文分享一套可复用的数据清洗自动化脚本开发经验。

核心思路 采用Python pandas库结合自定义函数实现批量数据清洗。首先建立清洗规则配置文件，包含缺失值处理、异常值检测、重复值移除等标准流程。

关键代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

def clean_data(df):
    # 处理缺失值
    df = df.dropna(subset=['critical_column'])
    df['numeric_col'].fillna(df['numeric_col'].median(), inplace=True)
    
    # 异常值处理（使用IQR方法）
    Q1 = df['numeric_col'].quantile(0.25)
    Q3 = df['numeric_col'].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    df = df[~((df['numeric_col'] < (Q1 - 1.5 * IQR)) | 
              (df['numeric_col'] > (Q3 + 1.5 * IQR)))]
    
    # 删除重复值
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    return df

部署建议：将清洗逻辑封装为可配置的pipeline，支持参数化调用，便于在不同数据集间复用。同时记录清洗日志，确保数据可追溯性。

此方法有效提升了特征工程效率，特别适合处理大规模训练数据。