python数据校验，清洗

在Python中，可以使用各种库和工具来对数据进行校验和清洗，以下是一些常用的方法：

1. 使用正则表达式：Python中的re模块可以用来处理正则表达式，可以用来检查和清洗数据。例如，可以使用正则表达式来验证邮箱地址或者手机号码。

2. 使用Python内置函数：Python内置函数可以用来验证和清洗数据。例如，isdigit()函数可以用来检查字符串是否只包含数字，strip()函数可以用来去除字符串两端的空格。

3. 使用第三方库：Python中有很多第三方库可以用来校验和清洗数据，例如，pydantic和jsonschema可以用来验证JSON数据的格式和内容是否正确。

4. 自定义函数：如果没有现成的工具可以使用，可以自己编写校验和清洗函数。例如，可以编写一个函数来检查一个字符串是否是合法的日期格式，或者编写一个函数来去除一个字符串中的特殊字符。

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python数据清洗数据校验

在Python中，有许多强大的库可以用于数据清洗和数据校验，其中最常用的是NumPy和Pandas。NumPy是一个用于科学计算的库，而Pandas则是一个专门用于数据处理和分析的库。

使用NumPy和Pandas，你可以轻松地对数据进行各种操作，例如删除重复值、处理缺失值、过滤异常值，以及整理数据等。这些库支持向量化操作，这意味着你不需要使用循环来处理每个值，而是可以直接对整个数据集进行操作，从而提高了处理数据的效率。

对于数据清洗和数据校验，你可以使用NumPy和Pandas的功能来实现。例如，你可以使用Pandas来读取Excel或数据库中的数据，并使用NumPy和Pandas的各种函数和方法来进行数据转换、校验和比较。你还可以使用断言操作来验证数据的正确性，并将错误信息输出成表格的形式，方便团队对错误进行修复。

此外，你还可以结合UI或接口自动化来验证数据清洗后的数据是否符合预期，并进行功能回归测试。总之，Python的NumPy和Pandas库提供了强大的功能和效率，使得数据清洗和数据校验变得更加简便和高效。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【python】数据清洗测试思路以及探索](https://blog.csdn.net/qq_34979346/article/details/122035075)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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