详细内容或原文请订阅后点击阅览
在50行的Python
使用紧凑的Python管道清洁和验证杂乱的数据，该管道适合任何工作流程。
来源:KDnuggets数据很混乱。因此，当您从API中获取信息时，分析现实世界数据集等等，类似，您将不可避免地会遇到重复，缺失值和无效条目。精心设计的管道没有反复编写相同的清洁代码，可以节省时间并确保您的数据科学项目的一致性。
在本文中，我们将构建可重复使用的数据清洁和验证管道，以处理常见的数据质量问题，同时提供有关固定内容的详细反馈。最后，您将拥有一个工具，可以在仅几行代码中清洁数据集并根据业务规则进行验证。
🔗链接github上的代码
链接到GitHub上的代码为什么要数据清洁管道？
考虑数据管道，例如制造中的装配线。每个步骤都执行一个特定的函数，一个步骤的输出成为下一个函数。这种方法使您的代码在不同项目中更可维护，可测试和可重复使用。
我们的管道将处理三个核心职责：
- 清洁：删除重复项并处理缺失的值（将其用作起点。您可以根据需要添加尽可能多的清洁步骤。）验证：确保数据符合业务规则和约束：跟踪处理过程中进行了哪些更改
设置开发环境
请确保您正在使用最新版本的Python。如果在本地使用，请创建虚拟环境并安装所需的软件包：
如果您愿意，您也可以使用Google Colab或类似的笔记本电脑环境。
定义验证模式
@field_validator
@ClassMethod
建立管道类
编写数据清洁逻辑
clean_data