Python大数据清洗的关键是建立可复用、可追踪、可协作的标准化流程，涵盖数据进来→检查→修复→验证→存出五环节，统一配置管理、分层校验、增量续跑、结果验证与血缘追溯。
用Python做大数据清洗，关键不是写多复杂的代码，而是建立一套可复用、可追踪、可协作的标准化流程。核心是把“数据进来→检查→修复→验证→存出”这五个环节拆解清楚，每个环节有明确输入输出、失败反馈和日志记录。
统一入口与配置管理
避免硬编码路径、字段名或阈值。用YAML或JSON定义清洗任务配置，包含源路径、目标路径、必填字段列表、空值容忍率、日期格式模板等。
- 配置文件示例：config.yaml 中定义 source: "hdfs://data/raw/orders_202405*.csv" 和 drop_duplicates_on: ["order_id", "item_id"]
- Python中用 PyYAML 加载，配合 dataclass 做类型校验，启动时就报错提示缺失字段，不等到读数据才崩
- 不同环境（dev/staging/prod）共用同一套配置结构，仅切换 config_dev.yaml / config_prod.yaml
分层校验与分级修复
清洗不是“一刀切删脏数据”，而是分三层处理：基础结构层（文件能否打开、列数是否一致）、业务规则层（金额≥0、状态在枚举范围内）、逻辑一致性层（下单时间早于支付时间）。
- 结构层用 pandas.read_csv(..., nrows=10) 快速探查，捕获 ParserError 或列数异常，直接告警并中断
- 业务层用 pd.Series.map() + 字典映射做标准化（如“已支付/PAID/P”→统一为“paid”），失败项进 quarantine_df 单独存档
- 逻辑层用 df.assign() 新增校验列（如 is_time_valid = df['pay_time'] >= df['order_time']），再按 False 索引定位问题行
增量式处理与断点续跑
大数据清洗常因超时或资源不足中断。必须支持按批次+时间戳/分区键续跑，避免重头来过。
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- 输入路径支持通配符（如 "s3://bucket/logs/*/*.json"），程序自动提取分区字段（如 dt=20240501），只处理未成功完成的分区
- 每次成功完成一个批次后，向MySQL或本地SQLite写入记录：task_name, partition_key, status='success', timestamp
- 启动时先查历史记录，跳过已成功的分区；失败的分区自动重试最多2次，第3次写入告警表并停止任务
结果可验证与血缘可追溯
清洗后的数据必须能自证“没改错”。每轮任务生成一份清洗报告（CSV+HTML），含原始行数、清洗后行数、各环节丢弃/修正条数、典型样本对比。
- 用 df.compare()（pandas 1.1+）对比清洗前后关键字段，抽样输出前3条变更详情
- 所有清洗操作记录到元数据表：谁（user）、何时（timestamp）、哪个配置版本（git commit hash）、用了哪些函数（如 fillna(method='ffill')）
- 导出清洗后数据时，自动附加 _cleaned_20240501_1423.parquet，时间戳精确到分钟，避免覆盖和混淆
基本上就这些。不复杂但容易忽略——真正卡住团队的，往往不是算法，而是没人知道上次清洗改了哪列、为什么删了2000行、新字段加进来了没同步校验规则。把流程变成“配置驱动+日志留痕+报告闭环”，清洗就从救火变成日常运维。
