自动数据清洗和预处理工具可以帮助简化数据集的准备过程，以便进行分析或机器学习。常用的工具包括 Python 库，如 Pandas 和 Scikit-learn，它们提供了内置函数来处理缺失值、缩放和编码分类变量。例如，Pandas 提供了像 fillna() 这样的方法来估算缺失数据，或者使用 drop_duplicates() 来删除重复的行。Scikit-learn 的 SimpleImputer 和 OneHotEncoder 类可以自动完成诸如用平均值替换空值或将文本类别转换为数值格式等任务。这些库因其灵活性以及与其他基于 Python 的数据科学工作流程的集成而得到广泛使用。
像 TensorFlow Data Validation (TFDV) 这样的框架和像 Trifacta 这样的开源工具侧重于自动化更大规模的预处理任务。TFDV 分析数据集统计信息、检测异常并提出模式调整建议，这对于维护大型数据集的一致性非常有用。Trifacta 提供了一个可视化界面，用于定义清理规则，例如拆分列或标准化日期格式，从而减少手动编码。对于处理大数据集的开发人员来说，Apache Spark 的 MLlib 包括可以高效处理分布式数据的预处理模块，例如跨集群缩放特征。这些工具通常与管道集成，允许将诸如归一化或异常值删除之类的步骤作为可重用工作流程的一部分进行自动化。
像 Dora 和 Feature-engine 这样的专用库针对特定的预处理挑战。Dora 通过自动执行诸如对数值数据进行分箱或提取日期部分等任务来简化特征工程，而 Feature-engine 则提供了用于分类编码、缺失数据估算和异常值处理的转换器。像 OpenRefine（以前称为 Google Refine）这样的工具提供了一种基于 GUI 的方法来清理混乱的数据，例如对相似的文本条目进行聚类或转换不一致的格式。对于需要端到端解决方案的团队来说，像 DataRobot 或 H2O.ai 这样的平台包括自动预处理，作为其 AutoML 管道的一部分。选择正确的工具取决于诸如数据大小、团队专业知识以及预处理是否需要嵌入到更大的系统中或以交互方式执行等因素。