数据清洗工具集成方案设计

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将介绍一套可复现的数据清洗工具集成方案，帮助数据科学家高效处理训练数据。

方案概述

本方案整合了常用数据清洗工具，包括pandas、numpy、re等Python库，构建了一个标准化的数据预处理流水线。

核心步骤

数据加载与基础检查

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('dataset.csv')
print(df.info())
print(df.describe())

缺失值处理

# 检查缺失值
missing_values = df.isnull().sum()

# 删除全为空的行
df_cleaned = df.dropna(how='all')

# 填充数值列均值
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
    df[col].fillna(df[col].mean(), inplace=True)

异常值检测

# 使用IQR方法识别异常值
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = ((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)

工具集成优势

该方案通过模块化设计，便于团队协作和代码复用，符合大模型数据工程社区倡导的标准化实践要求。

注意事项

清洗前务必备份原始数据
根据业务场景调整清洗策略
遵守数据隐私保护规定

StrongWill · 2026-01-08T10:24:58

pandas + numpy 组合确实高效，但注意 dropna 时别盲目删除，要先分析缺失模式。

甜蜜旋律 · 2026-01-08T10:24:58

IQR 方法不错，但对偏态分布数据可能失效，建议结合 Z-score 或可视化辅助判断。

Diana896 · 2026-01-08T10:24:58

数值列填充均值容易引入偏差，特别是有异常值的场景，可考虑中位数或插值法。

BoldArm · 2026-01-08T10:24:58

清洗逻辑最好封装成函数，比如 `clean_numeric_columns()`，方便复用和调试。

Bella359 · 2026-01-08T10:24:58

缺失值检查应加个阈值判断，比如超过 50% 的列直接删除，避免无效处理。

Felicity550 · 2026-01-08T10:24:58

建议加入数据类型自动推断模块，pandas.read_csv 参数可配置，提升兼容性。

DeepProgrammer · 2026-01-08T10:24:58

异常值识别后别急着删，先输出样本看看是否为业务合理范围，否则可能丢信息。

HardPaul · 2026-01-08T10:24:58

代码风格统一很重要，建议用 black + flake8 配合，保证团队协作效率

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