数据清洗工具推荐与使用心得

在大模型训练数据处理中，数据清洗是至关重要的第一步。本文分享几个实用的数据清洗工具和最佳实践。

1. Pandas 数据清洗

Pandas 是最常用的数据清洗工具，以下是一些高频操作：

import pandas as pd

# 处理缺失值
df['column'].fillna(df['column'].mean(), inplace=True)

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 异常值检测
Q1 = df['column'].quantile(0.25)
Q3 = df['column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df['column'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (df['column'] > Q3 + 1.5 * IQR))]

2. AutoClean 工具

针对结构化数据，AutoClean 可自动处理缺失值和异常值：

from autoclean import AutoClean

# 自动清洗数据框
cleaned_df = AutoClean(df, verbose=0).clean()

3. 数据质量检查

使用 Great Expectations 进行数据验证：

import great_expectations as gx
from great_expectations.dataset import PandasDataset

# 验证数据质量
expectation_suite = gx.get_expectation_suite('my_suite')
df.expectations = expectation_suite.expectations

这些工具结合使用，能显著提高数据清洗效率和质量。