数据预处理中的数据一致性检查

在大模型训练过程中，数据一致性检查是确保数据质量的关键步骤。本文将介绍如何通过系统性方法验证和维护数据的一致性。

数据一致性检查的重要性

数据一致性问题可能导致模型性能下降甚至训练失败。常见问题包括：

不一致的数据类型（如数值字段混入字符串）
缺失值处理不统一
格式不规范的文本数据

核心检查方法

1. 数据类型一致性验证

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_types(df):
    inconsistencies = {}
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':
            # 检查是否包含非数值字符串
            numeric_count = df[col].apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce')).notna().sum()
            total_count = len(df[col])
            if numeric_count > 0 and numeric_count < total_count:
                inconsistencies[col] = f"混合类型：{numeric_count}/{total_count} 为数值"
    return inconsistencies

2. 缺失值一致性检查

# 统计各列缺失值分布
missing_stats = df.isnull().sum()
missing_percent = (df.isnull().sum() / len(df)) * 100

# 检查相同模式的缺失值
consistent_missing = df.isnull().apply(lambda x: x.value_counts().index[0] if not x.empty else None)

3. 格式一致性验证

# 时间格式统一检查
import re
def validate_date_format(df, date_col):
    patterns = [
        r'^\d{4}-\d{2}-\d{2}$',  # YYYY-MM-DD
        r'^\d{2}/\d{2}/\d{4}$',  # MM/DD/YYYY
        r'^\d{4}\d{2}\d{2}$'     # YYYYMMDD
    ]
    
    valid_count = sum(df[date_col].str.match(pattern).fillna(False) for pattern in patterns)
    return valid_count / len(df[date_col])