csv-processor
高度なデータ操作でCSVファイルを処理する
CSVファイルにはOften、クリーニングと変換が必要なデータが含まれています。このスキルは、CSVデータを効率的に解析、クリーニング、分析するための包括的なツールと例を提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「csv-processor」を使用しています。 この顧客データベースをクリーニングして重複を削除してください
期待される結果:
- customers.csvから15,234行を読み込みました
- メールに基づいて342件の重複エントリを発見して削除しました
- 89件の電話番号を国際形式に標準化しました
- 156件の欠損名を'Unknown Customer'で埋めました
- クリーニング済みデータベースをcustomers_clean.csvとして保存しました（14,892行）
「csv-processor」を使用しています。 この売上データのトレンドを分析してください
期待される結果:
- 12か月間にわたる50,000件の売上トランザクションを分析しました
- 月次売上は$45,000から$125,000の範囲です
- 上位3つの製品カテゴリ: エレクトロニクス（35％）、アパレル（28％）、ホーム（22％）
- $5,000を超えるトランザクション量から234件の外れ値を発見しました
- 平均注文額: $127.50（中央値: $89.00）
セキュリティ監査
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.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (1)
⚙️ 外部コマンド (68)
📁 ファイルシステムへのアクセス (3)
品質スコア
作れるもの
アンケートデータをクリーニングして分析
生のアンケート回答を処理し、無効なエントリを削除し、統計を計算してサマリーレポートを生成します。
ログファイルからレポートへの変換
CSV形式のアプリケーションログを解析し、時間範囲でフィルタリングし、指標を集計し、クリーンなデータをエクスポートします。
顧客データベースのマージ
複数のCSVソースから顧客データを組み合わせ、重複を削除し、CRMインポート用にフォーマットを標準化します。
これらのプロンプトを試す
このCSVファイルを解析して、最初の10行をカラム名とデータ型と一緒に表示してください: [attach CSV file]
このCSVから重複行を削除し、欠損値を適切なデフォルト値で埋めてクリーニングしてください: [attach CSV file]
このCSVファイルを分析して、すべての数値カラムのサマリー統計（平均、中央値、外れ値を含む）を提供してください: [attach CSV file]
この売上データを2023年第4四半期でフィルタリングし、地域ごとにグループ化して、総売上と平均注文額を計算してください: [attach CSV file]
ベストプラクティス
- 処理前に常にCSV構造とエンコーディングを検証してください
- 完全なデータセットで実行する前に、小さなサンプルで変換をテストしてください
- 変更を行う前に元のファイルのバックアップを保持してください
回避
- チャンキングなしで大きなファイル全体を処理する
- デフォルトの区切り文字が常にカンマであると仮定する
- エラーが発生するまでエンコーディングの問題を無視する