85影视制作Python在广播电视设备数据清洗实践中的应用文/浙江广播电视集团朱江摘要：数据已经成为推动社会前进和企业数字化转型升级的新动能，数据资产能给企业带来新的增长点，数据治理是一项基础性工作，它能提高数据价值。本文提出Python工具在广电设备管理数据治理中的具体应用，能有效提高广电领域数据治理效能。关键词：Python；openpyxl；数据质量；数据清洗；数据治理；设备管理经过多年的发展与建设，广电系统积累了大量设备，利用统一的设备管理系统对设备进行管理有利于设备资产长期维护，为设备资产管理提供了具体、可靠的信息系统数据支撑[1]。浙江广播电视集团在设备管理系统建设过程中，极其注重基础数据的质量，为此，利用数据清洗手段保证基础数据高质量运转是摆在我们面前的一大课题。本文介绍利用Python等工具简便高效完成广电设备基础数据清洗的方法与实践结果，为相关领域应用提供参考。1.数据清洗概述1.1数据清洗的重要性信息系统的核心是数据，数据仓库需要确保数据的准确性、规范性、完备性和可信度（Correctness、Consistency、Completeness、Reliability）[2]。实践中，历史数据可能会因为多种原因积累错误而违背以上原则，因此，在新的设备管理信息系统建立前，要利用数据清洗手段纠正这些偏差。数据清洗是指为了提高数据质量，在数据集合中发现不准确、不完整或不合理的数据，并对这些数据进行调整或完善的过程[3]。换句话说，在数据被装载到数据库之前，数据清洗是提高数据质量的必要环节。1.2数据清洗方案（1）利用数据清洗框架模型以Trillium模型、Bohn模型、AJAX模型[4]以及ETL框架[5]等为代表的数据清洗模型框架能针对不同系统网络︱SystemNetwork86影视制作系统网络︱SystemNetwork领域、不同侧重点的数据处理目标提供整套数据处理流程和工具。这类方案的实质是将源数据按规范转化为目标数据的数据转换器，要完成数据转换工作，必须经过周密的规划和设计，才能建立起相对独立的系统，其学习成本较高且不够灵活，对于数据清洗的中小体量来说略显臃肿。（2）灵活应用基础工具针对设备资产数据结构和体量的特点，借鉴数据清洗框架对数据抽取、集成、规约[5]的思路，利用Excel与Python等基本工具，也可实现对数据的提取、判定和转换。1.3Python的特点（1）快速开发Python代码编写灵活简单，能够以很少的代码行数完成复杂的数据清洗任务，并且能够快速迭代和调试。（2）大量的第三方库Python社区有大量的第三方库可用...
