本文介绍五个Python数据清洗库：pyjanitor提供链式DataFrame清洗API；Great Expectations用于数据验证和质量检查；ftfy修复Unicode编码错误；ydata-profiling自动生成EDA报告；Cerberus验证JSON结构。这些库能加速数据预处理，提升效率，适合处理复杂真实数据。

数据质量在数据科学中至关重要。本文介绍了如何使用Great Expectations（GX）进行数据验证，以确保数据的准确性和可靠性。GX允许用户设定数据期望，自动检查数据的完整性、唯一性、一致性和有效性。通过定义规则并验证数据，GX帮助数据团队及时发现问题，提升数据质量，从而支持更好的决策。