处理转换过程中缺失或不一致的数据包括识别问题、应用清理策略和验证结果。第一步是使用自动检查或手动检查来检测问题。对于缺失数据，常见的方法包括删除有空行的行（如果数据集足够大）、用占位符值（例如“未知”）填充空行，或使用统计方法（平均值、中位数或众数）估算值。例如，在使用 Pandas 的 Python 脚本中，df.dropna() 删除不完整的行，而 df.fillna(df['column'].mean()) 将缺失的数值替换为列的平均值。选择取决于上下文：删除数据有丢失洞察的风险，而如果不小心应用，估算可能会引入偏差。
不一致的数据通常需要标准化或转换。例如，同一列中格式为“MM/DD/YYYY”和“DD-Mon-YY”的日期可以使用解析库（例如 Python 的 datetime）转换为统一格式。包含拼写错误或变体（例如“New York”与“NYC”）的文本字段可能需要正则表达式模式匹配或查找表才能正确映射值。数值列中的离群值可以使用特定于域的规则进行限制或标记——例如，在电子商务数据集中设置 10,000 美元的最高订单值。诸如 SQL 的 CASE 语句或 Apache Spark 的 DataFrame API 之类的工具通过在转换管道期间应用规则来帮助大规模地强制执行一致性。
验证确保清理后的数据符合质量标准。自动测试可以检查转换后的非空值、有效范围或预期格式。例如，单元测试可能会验证列中的所有电子邮件地址是否包含“@”符号，或者数值字段是否在预定义的范围内。将这些检查集成到 CI/CD 管道或 Great Expectations 等工具中可确保持续的质量。记录未解决的问题（例如，未处理的离群值）并记录决策（例如，为什么选择某些估算方法）可以提高透明度。通过结合系统的清理、标准化和验证，开发人员可以减少错误并构建可靠的数据集以供下游使用。