最近OpenAI的ChatGPT真的是到处都在刷屏，我想你已经看过很多关于ChatGPT的文章或者视频了，我就不过多介绍了。

不过你碰巧还不知道的话，可以先百度一下，然后再回来继续。

与ChatGPT对话很有趣，甚至很有启发性。有人用它聊天，有人用它写代码，太多省时省力的工作，都可以由它完成，我们的内容创作部门已经将ChatGPT用于文案生成。那么对研发，ChatGPT是否有用呢？我做了一个测试，让ChatGPT来完成算法研究中频繁要做的数据清洗和处理问题，结果让人非常满意，以后还招啥工程师，直接找ChatGPT吧！

 

简单数据处理

我们首先从简单的任务入手，让ChatGPT完成数据加载和简单的清洗工作。

任务目标

1. 加载数据集；
2. 确保数据集中所有值均为数值类型，如果不是则尝试将其转换为数值类型；
3. 检查缺失值；
4. 数据集分成训练集和测试集。

上面这4个任务是算法执行前必须要做的常规工作。我们看一下ChatGPT的表现

输出结果

import pandas as pd
import numpy as np

def load_csv_data(file_path):
    # Load the csv file into a pandas DataFrame
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # Convert string type data to numeric type and save the mapping in a dictionary
    conversion_map = {}
    for column in df.columns:
        if df[column].dtype == 'O':
            unique_values = df[column].unique()
            conversion_map[column] = {unique_values[i]: i for i in range(len(unique_values))}
            df[column] = df[column].map(conversion_map[column])
    
    # Check for missing values
    missing_value_counts = df.isnull().sum()
    for column, missing_count in missing_value_counts.items():
        if missing_count > 1:
            df.drop(df[df[column].isnull()].index, inplace=True)
        elif missing_count == 1:
            df[column].fillna(df[column].mean(), inplace=True)
    
    # Split the dataset into training and validation sets
    train_df = df.sample(frac=0.8, random_state=0)
    val_df = df.drop(train_df.index)
    
    return train_df, val_df, conversion_map
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分析

上面代码可以完美完成目标任务，从csv文件中加载数据集，并以80/20的比例将数据集拆分为测试集和训练集，关键逻辑还加上了注释，ChatGPT甚至贴心的给出了函数使用方法。

ChatGPT生成上面代码总共用时116秒，同时我们的数据工程师编写同样功能的代码用时225秒。二者的代码差异不大，但是我们的数据工程师没写注释。

上面的任务是数据工程师几乎天天都要写的代码，他们很熟练。我又找了一个大学刚毕业还在实习期的数据助理来写，居然半个小时才完成，由于对接口不熟悉，大量时间花在了百度上[捂脸]。

第一轮比试，从各个维度上，都是ChatGPT胜。

重构代码

在上一轮的比试中，我发现我们的数据工程师有“偷鸡”行为——由于平时经常需要完成上面工作，他将很多功能封装成了独立的函数，用的时候直接引入或拷贝。使用函数按照逻辑组织代码，不仅能够促进代码复用，还有利于代码维护。所以我们接下来试着让ChatGPT重构一下自己的代码。

任务目标

将上面的代码按照功能合理地拆分成若干函数。

输出结果

import pandas as pd
import numpy as np

def load_csv(file_path):
    return pd.read_csv(file_path)

def convert_strings_to_numeric(df):
    conversion_map = {}
    for column in df.columns:
        if df[column].dtype == 'O':
            unique_values = df[column].unique()
            conversion_map[column] = {unique_values[i]: i for i in range(len(unique_values))}
            df[column] = df[column].map(conversion_map[column])
    return df, conversion_map

def handle_missing_values(df):
    missing_value_counts = df.isnull().sum()
    for column, missing_count in missing_value_counts.items():
        if missing_count > 1:
            df.drop(df[df[column].isnull()].index, inplace=True)
        elif missing_count == 1:
            df[column].fillna(df[column].mean(), inplace=True)
    return df

def split_data(df):
    train_df = df.sample(frac=0.8, random_state=0)
    val_df = df.drop(train_df.index)
    return train_df, val_df

def prepare_data(file_path):
    df = load_csv(file_path)
    df, conversion_map = convert_strings_to_numeric(df)
    df = handle_missing_values(df)
    train_df, val_df = split_data(df)
    return train_df, val_df, conversion_map

 

分析

ChatGPT拆分出5个函数：

• load_csv(file_path) 负责从csv文件中加载数据集，返回DataFrame；
• convert_strings_to_numeric(df) 负责将DataFrame中的非数值类型数据转换为数值类型，并记录转换映射表；
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