Python中的数据质量（Data Quality）保障：实现数据校验、清洗与漂移检测 大家好，今天我们来深入探讨Python在数据质量保障中的应用。数据质量是数据分析、机器学习等一切数据驱动型任务的基石。劣质的数据会导致错误的结论、糟糕的决策，最终影响业务成果。因此，构建一套健全的数据质量保障体系至关重要。 本次讲座将涵盖数据校验、数据清洗和数据漂移检测三个核心方面，并结合实际代码示例，展示如何利用Python提升数据质量。 一、数据校验（Data Validation） 数据校验是指检查数据是否符合预定义的规则和约束。目的是尽早发现错误，防止脏数据进入后续处理流程。常见的数据校验类型包括： 类型校验: 检查数据是否为期望的数据类型（例如，整数、字符串、日期）。 范围校验: 检查数值数据是否在可接受的范围内。 格式校验: 检查数据是否符合特定的格式（例如，电子邮件地址、电话号码）。 唯一性校验: 检查数据是否唯一。 完整性校验: 检查是否存在缺失值。 一致性校验: 检查相关数据之间是否一致。 自定义校验: 根据业务规则进行校验。 下面我们通过Python代码演示几种常见的校验方法： …