csv-processor
Procesar archivos CSV con manipulación avanzada de datos
Los archivos CSV a menudo contienen datos desordenados que necesitan limpieza y transformación. Esta skill proporciona herramientas y ejemplos completos para analizar, limpiar y analizar datos CSV de manera eficiente.
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正在使用「csv-processor」。 Limpia esta base de datos de clientes y elimina duplicados
預期結果:
- Cargadas 15,234 filas de customers.csv
- Encontrados y eliminados 342 duplicados basados en email
- Estandarizados 89 números de formato internacional
- Completados 156 nombres faltantes con 'Cliente Desconocido'
- Base de datos limpia guardada como customers_clean.csv (14,892 filas)
正在使用「csv-processor」。 Analiza estos datos de ventas para tendencias
預期結果:
- Analizadas 50,000 transacciones de ventas a lo largo de 12 meses
- Ingresos mensuales desde $45,000 hasta $125,000
- Top 3 categorías de productos: Electrónica (35%), Ropa (28%), Hogar (22%)
- Identificados 234 valores atípicos en montos de transacción superiores a $5,000
- Valor promedio del pedido: $127.50 (mediana: $89.00)
安全審計
安全This 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.
風險因素
🌐 網路存取 (1)
⚙️ 外部命令 (68)
📁 檔案系統存取 (3)
品質評分
你能建構什麼
Limpiar y analizar datos de encuestas
Procesar respuestas de encuestas en bruto, eliminar entradas no válidas, calcular estadísticas y generar informes de resumen.
Transformar archivos de registro en informes
Analizar registros de aplicación en formato CSV, filtrar por rangos de tiempo, agregar métricas y exportar datos limpios.
Fusionar bases de datos de clientes
Combinar datos de clientes de múltiples fuentes CSV, eliminar duplicados y estandarizar formatos para importación CRM.
試試這些提示
Analiza este archivo CSV y muestrame las primeras 10 filas con nombres de columnas y tipos de datos: [adjuntar archivo CSV]
Limpia este CSV eliminando filas duplicadas y completando valores faltantes con valores predeterminados apropiados: [adjuntar archivo CSV]
Analiza este archivo CSV y proporciona estadísticas de resumen para todas las columnas numéricas, incluyendo media, mediana y valores atípicos: [adjuntar archivo CSV]
Filtra estos datos de ventas para Q4 2023, agrupa por región y calcula el ingreso total y el valor promedio del pedido: [adjuntar archivo CSV]
最佳實務
- Siempre validar estructura CSV y codificación antes de procesar
- Probar transformaciones en una muestra pequeña antes de ejecutar en el conjunto de datos completo
- Mantener copias de seguridad de archivos originales antes de hacer cambios
避免
- Procesar archivos grandes completos sin fragmentación
- Asumir que el delimitador predeterminado siempre es coma
- Ignorar problemas de codificación hasta que causen errores