在50行Python代码内构建数据清理与验证管道

Clean and validate messy data with a compact Python pipeline that fits into any workflow.

本文介绍了如何使用Python构建数据清理和验证管道，以解决数据质量问题，包括去重、处理缺失值和验证业务规则。通过Pydantic库，用户可以定义数据验证模式，确保数据有效性。最终，管道提供清理后的数据、验证错误和处理统计信息，帮助用户高效管理数据。

Pydantic python 去重 数据清理 数据验证 缺失值
在50行Python代码内构建数据清理与验证管道
原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。发表于：。
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