Missing Value Remover
缺失值删除工具。读取结构化表格或 JSONL 数据，删除包含缺失值的行或删除缺失比例过高的列；不负责缺失值填充。...
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npx skills add cas-bigdatalab/piflow --skill missing_value_remover -g -a claude-code -y- Repository
- cas-bigdatalab/piflow541
- Category
- Engineering
- Updated
- 13d ago
- License
- See repository
- Context cost
- Lightabout 206 tokens
- Runs scripts
- Yes, review before use
What it does
缺失值删除工具。读取结构化表格或 JSONL 数据，删除包含缺失值的行或删除缺失比例过高的列；不负责缺失值填充。 当用户提到删除缺失值、删除空值行、删除空值列等需求时使用此skill。 适用于科研表格和结构化数据的缺失清理，不负责插值、补值、均值填充或其他修复操作。
Missing Value Remover 缺失值删除 Skill
功能概述
本skill用于删除数据中包含缺失值的行或列：
- drop：删除包含任何缺失值的行
- drop_cols：删除缺失比例超过阈值的列
输入文件格式
支持以下结构化文件格式：
- CSV
- TSV
- Excel（.xlsx / .xls）
- JSON
- JSONL
不支持的文件格式会直接报错拒绝，不会自动猜测格式；如需处理其他格式，请先转换为以上支持格式后再使用本skill。
使用方法
删除含缺失值的行
python scripts/run_missing_value_remover.py \
--input data.csv \
--output cleaned.csv \
--strategy drop
删除缺失严重的列
python scripts/run_missing_value_remover.py \
--input data.csv \
--output cleaned.csv \
--strategy drop_cols \
--threshold 0.5
参数说明
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input | 是 | 输入文件路径 |
--output | 是 | 输出文件路径 |
--columns | 否 | 处理字段，逗号分隔 |
--strategy | 否 | 删除策略，默认"drop" |
--threshold | 否 | 删除阈值，默认0.5 |
环境要求
pip install pandas numpy openpyxl
