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用于高级数据验证和质量检查的 5 个有用的 Python 脚本
从缺失值到架构不匹配，数据问题以多种形式出现。这五个 Python 脚本为现代数据工作流程提供智能、自动的验证。
来源:KDnuggets简介
数据验证并不止于检查缺失值或重复记录。现实世界的数据集存在基本质量检查完全忽略的问题。您将遇到语义不一致、时间序列数据具有不可能的序列、数据随时间发生微妙变化的格式漂移等等。
这些高级验证问题是阴险的。它们通过了基本的质量检查，因为个别值看起来不错，但底层逻辑被破坏了。手动检查这些问题具有挑战性。您需要能够理解上下文、业务规则以及数据点之间的关系的自动化脚本。本文介绍了五个高级 Python 验证脚本，它们可以捕获基本检查遗漏的微妙问题。
您可以在 GitHub 上获取代码。
1. 验证时间序列连续性和模式
痛点
您的时间序列数据应遵循可预测的模式。但有时候，不该有的地方也会出现间隙。您会遇到意外向前或向后跳转的时间戳、缺少间隔的传感器读数、无序发生的事件序列等等。这些时间异常会破坏预测模型和趋势分析。
脚本的作用
验证时间序列数据集的时间完整性。检测预期序列中缺失的时间戳，识别时间间隙和重叠，标记无序记录，验证季节性模式和预期频率。它还检查时间戳操纵或回溯。该脚本还可以检测不可能的速度，其中值的变化速度比物理或逻辑上可能的速度更快。
工作原理
该脚本分析时间戳列以推断预期频率，识别预期连续序列中的间隙。它验证事件序列是否遵循逻辑排序规则，应用特定于域的速度检查，并检测季节性违规。它还生成详细的报告，显示时间异常以及业务影响评估。
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