多源异构数据融合处理技巧

在大模型训练过程中，数据来源的多样性是不可避免的挑战。本文将分享几种实用的数据融合策略。

1. 数据类型统一化

首先需要对不同来源的数据进行格式标准化：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'value': ['100', '200', '300'],
    'category': ['A', 'B', 'C']
})
# 数值类型转换
df['value'] = pd.to_numeric(df['value'], errors='coerce')

2. 时间序列对齐

当处理时间相关数据时，需要进行时间戳对齐：

# 假设有两个时间序列数据集
from datetime import datetime
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'timestamp': pd.date_range('2023-01-01', periods=3), 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'timestamp': pd.date_range('2023-01-02', periods=3), 'value2': [4, 5, 6]})

# 合并对齐
merged = pd.merge(df1, df2, on='timestamp', how='outer')

3. 特征工程融合

将不同维度的特征进行组合：

# 数值特征标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[['value1', 'value2']] = scaler.fit_transform(df[['value1', 'value2']])

这些方法可以有效提升模型训练效果，建议在实际项目中灵活应用。