数据清洗工具链搭建经验分享
在大模型训练数据处理中，高质量的数据清洗是确保模型效果的关键环节。本文将分享一套实用的数据清洗工具链搭建方案。
工具链构成
1. 数据质量检测：使用pandas-profiling或sweetviz进行初步数据洞察
import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport
df = pd.read_csv('raw_data.csv')
profile = ProfileReport(df, title='Data Quality Report')
profile.to_file('data_quality_report.html')
2. 异常值处理：基于统计方法识别异常值
# Z-score方法
from scipy import stats
z_scores = np.abs(stats.zscore(df['numeric_column']))
outliers = df[z_scores > 3]
# IQR方法
Q1 = df['numeric_column'].quantile(0.25)
Q3 = df['numeric_column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
filtered_df = df[~((df['numeric_column'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (df['numeric_column'] > Q3 + 1.5 * IQR))]
3. 缺失值处理：结合业务场景选择填充策略
# 数值型缺失值填充
numeric_columns = df.select_dtypes(include=['number']).columns
for col in numeric_columns:
df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
# 分类型缺失值填充
categorical_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns
for col in categorical_columns:
df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)
4. 数据去重与格式标准化：统一数据格式
# 去除完全重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 标准化文本格式
import re
def clean_text(text):
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # 去除非字母数字
text = text.lower().strip()
return text
这套工具链可有效提升数据质量，建议结合实际业务场景灵活调整参数。
核心优势：自动化程度高、可复现性强、适配多种数据类型
实践建议：建立数据清洗流水线，确保每次处理都可追溯和验证
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