张三: 嗨，李四，我最近在尝试构建一个数据治理平台，你能给我一些建议吗？
李四: 当然可以，张三。首先，你需要关注数据的质量。数据清洗是关键步骤之一。
张三: 数据清洗听起来很复杂，你有什么建议吗？
李四: 其实并不难，我们可以从去除重复值开始。Python中的Pandas库非常有用。
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 去除重复行
data.drop_duplicates(inplace=True)
]]>
张三: 看起来很简单！接下来呢？
李四: 接下来我们需要处理缺失值。我们可以选择填充或删除这些记录。
# 填充缺失值
data.fillna(value='missing', inplace=True)
# 或者删除含有缺失值的行
data.dropna(inplace=True)
]]>
张三: 非常好！那么数据验证怎么做呢？
李四: 数据验证很重要，确保数据符合预期格式。例如，检查电子邮件地址是否正确。
import re
def validate_email(email):
pattern = r'^[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+$'
return re.match(pattern, email) is not None
# 示例数据
emails = ['test@example.com', 'invalid-email', 'another_test@domain.com']
# 验证电子邮件
valid_emails = [email for email in emails if validate_email(email)]
print(valid_emails)
]]>
张三: 这真是太有帮助了！谢谢你的建议。
李四: 不客气，祝你成功！