QC16_TimeMissing 数据时序完整性检查Skill

功能概述

本skill用于检查时间序列数据的时序完整性。具体来说：

1. 根据设定的时间频率（如每30分钟）生成预期的时间戳序列
2. 遍历数据的实际时间范围，识别缺失的时间点（数据遗漏）
3. 识别多余/不匹配的时间点（不在预期频率上的数据）
4. 标记异常数据并输出

触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：

• 时序完整性检查
• 时间序列缺失检查
• 时间点完整性检验
• 数据遗漏检验
• 检查时间序列是否有缺失时间点
• 检查时间序列是否有非预期时间点

处理逻辑

1. 读取输入的时间序列数据
2. 设定数据记录频率（如30分钟）
3. 计算数据时间范围内的预期时间点数量
4. 生成预期时间戳序列
5. 通过对比识别缺失时间点
6. 通过对比识别多余/不匹配时间点
7. 为异常数据添加质控标识
8. 输出处理后的数据文件（原始数据 + 异常数据）

支持的文件格式

• CSV (.csv)
• TSV (.tsv)
• Excel (.xls, .xlsx)
• SPSS (.sav)

使用方法

步骤1：获取用户输入输出路径及参数

向用户确认：

1. 输入文件路径
2. 原始数据输出路径
3. 异常数据输出路径
4. 数据记录频率（分钟，如30表示30分钟）
5. 时间字段名
6. 时间格式
7. 质控标识字段名（默认：QC0000）

步骤2：执行时序完整性检查脚本

在 scripts/ 目录下找到 QC16_TimeMissing.py，使用Python执行：

python scripts/QC16_TimeMissing.py \
    --input_path <输入文件> \
    --origin_output_path <原始数据输出文件> \
    --error_output_path <异常数据输出文件> \
    --data_frequency <数据频率(分钟)> \
    --time_field <时间字段> \
    --time_format "<时间格式>" \
    --mark_field_name <质控字段名>

步骤3：返回结果

告知用户处理完成。

参数说明

参数	必填	说明
--input_path	是	输入文件路径
--origin_output_path	是	原始数据输出路径
--error_output_path	是	异常数据输出路径（缺失/多余时间点）
--data_frequency	是	数据记录频率（分钟，如30表示每30分钟）
--time_field	是	时间字段名
--time_format	是	时间格式（如：%Y-%m-%d %H:%M:%S）
--mark_field_name	否	质控标识字段名，默认QC0000

时间格式示例

格式	示例
%Y-%m-%d	2024-01-15
%Y-%m-%d %H:%M:%S	2024-01-15 14:30:00
%Y/%m/%d	2024/01/15

数据频率示例

频率值	含义
2	每2分钟
30	每30分钟
60	每60分钟

输出示例

Start reading input data...
[OK] Using encoding GB2312 successfully read CSV file
Successfully read file: /path/to/input.csv, data shape: (100, 5)
Min timestamp in data: 2024-01-15 00:00:00
Max timestamp in data: 2024-01-15 23:30:00

--- Missing time period check report ---
Found missing time periods, total 5 time points: