建立穩健的 ETL 管道：使用 Pandas 的資料清理最佳實務

為什麼資料清理在 ETL 管道中很重要

在現代企業中，資料驅動決策、產品開發和自動化流程。然而，原始資料通常是凌亂的：缺失欄位、格式不一致、錯誤數值或重複資料。ETL（Extract, Transform, Load）管道用於將資料整理為分析或存儲的結構化形式。在 ETL 流程中，資料清理階段尤為關鍵。如果錯誤的資料進入下游系統，可能導致錯誤的儀表板、失效的機器學習模型以及錯誤的策略決策。

常見的資料品質問題

在應用最佳實務之前，了解資料工程師和分析師常遇到的問題很重要：

• 缺失值：因感測器失效、表單不完整或人為錯誤而導致資料缺口。
• 重複資料：系統整合或錯誤的 join 導致資料重複。
• 格式不一致：不同日期格式、文字大小寫或單位不一致。
• 資料型別錯誤：數字存為字串或編碼不明確。
• 異常值：極端值可能表示測量錯誤或異常事件。
• 完整性問題：違反商業規則或約束，例如負數年齡或不可能的時間戳記。

處理缺失值

缺失值在真實資料中是不可避免的。Pandas 提供多種策略來處理：

import pandas as pd

# 範例資料集
data = {
    'customer_id': [101, 102, 103, 104],
    'age': [25, None, 35, None],
    'income': [50000, 60000, None, 45000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 刪除有缺失值的列
df_drop = df.dropna()

# 用常數填補缺失值
df_fill_constant = df.fillna(0)

# 用欄位平均值填補缺失值
df_fill_mean = df.fillna(df.mean(numeric_only=True))

選擇合適的方法取決於情境。刪除資料可能導致大量資訊流失；以平均值、中位數或眾數填補是一種折衷方法。在進階場景中，也可使用預測模型估算缺失值。

移除重複資料

重複資料會增加資料集大小並扭曲分析結果。Pandas 提供簡單的去重方法：

# 移除所有欄位重複的列
df_unique = df.drop_duplicates()

# 根據特定欄位去重
df_unique_col = df.drop_duplicates(subset=['customer_id'])

定義哪些欄位構成唯一記錄非常重要。例如，交易可能共享相同的客戶 ID，但時間戳記不同。

確保正確的資料型別

資料型別錯誤會導致計算錯誤或處理失敗。例如，日期存為字串：

# 將字串轉為 datetime
df['purchase_date'] = pd.to_datetime(df['purchase_date'])

# 將字串轉為數值
df['age'] = pd.to_numeric(df['age'], errors='coerce')

正確的資料型別確保下游聚合、連接或機器學習流程的兼容性。

資料標準化與正規化

標準化確保類似資料遵循一致格式。例如，電話號碼、國家代碼及分類資料常有變化：

# 文字小寫化
df['city'] = df['city'].str.lower()

# 去除空白
df['city'] = df['city'].str.strip()

對數值資料而言，為機器學習模型做正規化或縮放可確保變數貢獻均衡。

管理異常值

異常值會扭曲統計摘要與預測模型，需用統計或領域知識識別：

import numpy as np
from scipy import stats

# 使用 z-score 識別異常值
z_scores = np.abs(stats.zscore(df['income'].dropna()))
outliers = df[z_scores > 3]

根據業務規則，異常值可被修正、刪除或標記以供進一步檢查。

效能與可擴展性考量

隨著資料量增長，Pandas 操作可能佔用大量記憶體。最佳做法包括：

• 使用 chunksize 分塊讀取資料。
• 使用向量化操作取代迴圈。
• 透過設定適當資料型別減少記憶體佔用。
• 當資料超過單機容量時，可使用 Dask 或 PySpark 進行分散式處理。

ETL 管道中的資料清理自動化

手動清理無法維持生產環境的一致性。自動化確保流程可重複，並可將清理功能模組化：

def clean_dataset(df):
    df = df.drop_duplicates()
    df = df.fillna(df.mean(numeric_only=True))
    df['city'] = df['city'].str.lower().str.strip()
    return df

# 應用清理函式
cleaned_df = clean_dataset(df)

將轉換封裝成函式或類別，可建立可重用的清理模組，整合進 ETL 流程。

驗證與資料品質保證

清理後應搭配驗證，確保符合業務規則：

# 範例驗證：確保年齡合理
assert df['age'].between(0, 120).all(), "偵測到不合法的年齡！"

Pandera 與 Pydantic 等工具可強制資料模式驗證，維持高資料品質。

案例研究：銷售資料清理

假設零售資料集包含客戶資訊與交易歷史，但存在缺失值、格式不一致及重複資料。應用 Pandas 清理：

• 使用中位數填補缺失收入。
• 客戶名稱與城市小寫化標準化。
• 非法年齡設為 NaN 並填補。
• 根據交易 ID 移除重複交易。

清理後資料可用於下游分析，實現準確的客戶分群與銷售預測。

最佳實務總結

建立穩健的 Pandas ETL 管道，請遵循以下最佳實務：

• 事先定義清楚的資料品質標準。
• 依情境處理缺失值（刪除、填補或模型估算）。
• 根據業務鍵值謹慎去除重複資料。
• 確保資料型別正確且格式一致。
• 標準化及正規化資料以確保可比較性。
• 根據業務規則識別與管理異常值。
• 以分塊、向量化及記憶體管理優化效能。
• 自動化清理流程並整合至 ETL 管道。
• 使用驗證規則及 schema 工具檢查清理後資料