数据清洗过程中的效率提升技巧

在大模型训练数据处理中，数据清洗往往占据整个工程的30-50%时间。以下分享几个实用的效率提升技巧。

1. 批量数据类型推断与转换

使用pandas的read_csv()参数进行批量类型推断：

import pandas as pd

# 预先定义数据类型以提高效率
dtype_dict = {
    'user_id': 'int32',
    'age': 'int8',
    'is_active': 'bool',
    'score': 'float32'
}

df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtype_dict, low_memory=False)

2. 内存优化的字符串处理

对于大规模文本数据，使用category类型减少内存占用：

# 将高频字符串转换为category类型
for col in ['category', 'status']:
    df[col] = df[col].astype('category')

# 使用向量化操作替代循环
df['processed_text'] = df['text'].str.lower().str.strip()

3. 并行数据清洗任务

使用multiprocessing提升处理速度：

from multiprocessing import Pool
import pandas as pd

def clean_chunk(chunk):
    # 执行具体清洗逻辑
    return chunk.dropna().drop_duplicates()

# 分块并行处理
chunks = np.array_split(df, 4)
pool = Pool(4)
cleaned_chunks = pool.map(clean_chunk, chunks)
pool.close()

这些技巧可将数据清洗效率提升3-5倍，建议在项目初期就应用。