csv-processor
CSV-Dateien mit erweiterter Datenmanipulation verarbeiten
CSV-Dateien enthalten oft unstrukturierte Daten, die bereinigt und transformiert werden müssen. Dieser Skill bietet umfassende Tools und Beispiele zum effizienten Parsen, Bereinigen und Analysieren von CSV-Daten.
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "csv-processor". Bereinige diese Kundendatenbank und entferne Duplikate
Erwartetes Ergebnis:
- 15.234 Zeilen aus customers.csv geladen
- 342 doppelte Einträge basierend auf E-Mail gefunden und entfernt
- 89 Telefonnummern auf internationales Format standardisiert
- 156 fehlende Namen mit 'Unknown Customer' gefüllt
- Bereinigte Datenbank als customers_clean.csv gespeichert (14.892 Zeilen)
Verwendung von "csv-processor". Analysiere diese Verkaufsdaten auf Trends
Erwartetes Ergebnis:
- 50.000 Verkaufstransaktionen über 12 Monate analysiert
- Monatlicher Umsatz reicht von 45.000 $ bis 125.000 $
- Top 3 Produktkategorien: Elektronik (35%), Bekleidung (28%), Haushalt (22%)
- 234 Ausreißer bei Transaktionsbeträgen über 5.000 $ identifiziert
- Durchschnittlicher Bestellwert: 127,50 $ (Median: 89,00 $)
Sicherheitsaudit
SicherThis is a documentation-only skill. The SKILL.md file contains educational examples and documentation with no executable code. All 94 static findings are FALSE POSITIVES triggered by code examples in markdown documentation. No Python, Ruby, or executable files exist in this skill. Standard library imports and file operations shown in documentation examples do not pose security risks.
Risikofaktoren
🌐 Netzwerkzugriff (1)
⚙️ Externe Befehle (68)
📁 Dateisystemzugriff (3)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Umfragedaten bereinigen und analysieren
Verarbeitung von Rohfragebogenantworten, Entfernung ungültiger Einträge, Berechnung von Statistiken und Generierung von Zusammenfassungsberichten.
Logdateien in Berichte umwandeln
Parsen von Anwendungslogs im CSV-Format, Filtern nach Zeitbereichen, Aggregieren von Metriken und Exportieren bereinigter Daten.
Kundendatenbanken zusammenführen
Kombinieren von Kundendaten aus mehreren CSV-Quellen, Entfernen von Duplikaten und Standardisierung von Formaten für CRM-Import.
Probiere diese Prompts
Parse diese CSV-Datei und zeige mir die ersten 10 Zeilen mit Spaltennamen und Datentypen: [CSV-Datei anhängen]
Bereinige diese CSV, indem du doppelte Zeilen entfernst und fehlende Werte mit geeigneten Standardwerten füllst: [CSV-Datei anhängen]
Analysiere diese CSV-Datei und liefere zusammenfassende Statistiken für alle numerischen Spalten, einschließlich Mittelwert, Median und Ausreißer: [CSV-Datei anhängen]
Filtere diese Verkaufsdaten für Q4 2023, gruppiere nach Region und berechne den Gesamtumsatz und den durchschnittlichen Bestellwert: [CSV-Datei anhängen]
Bewährte Verfahren
- Validieren Sie immer die CSV-Struktur und Kodierung vor der Verarbeitung
- Testen Sie Transformationen an einer kleinen Stichprobe, bevor Sie sie auf den gesamten Datensatz anwenden
- Bewahren Sie Sicherungskopien der Originaldateien auf, bevor Sie Änderungen vornehmen
Vermeiden
- Verarbeitung ganzer großer Dateien ohne Aufteilung
- Annahme, dass das Standard-Trennzeichen immer ein Komma ist
- Ignorieren von Kodierungsproblemen, bis sie Fehler verursachen