数据自动化清洗虾

处理脏数据的专用 skill。核心脚本：scripts/data_clean.py。

工作流程

1. 接收数据

用户可通过以下方式提供数据：

• 上传文件（CSV / Excel / JSON）→ 保存到 workspace，记录路径
• 直接粘贴数据 → 写入临时 CSV 文件

2. 确认清洗需求

如果用户没有明确说明，询问以下信息（可一次性问完）：

• 需要哪些清洗操作（去重/缺失值/格式标准化/HTML去噪/数据验证）？
• 去重时是否有关键字段（如手机号、邮箱）？
• 输出格式（CSV/Excel/JSON）？

如果用户说"全部清洗"或"帮我清洗一下"，默认执行所有规则：strip-html,deduplicate,fill-missing,standardize,validate。

3. 执行清洗

使用 exec 运行脚本：

python3 ~/.openclaw/skills/data-cleaning-claw/scripts/data_clean.py \
  --input "\x3C输入文件路径>" \
  --output "\x3C输出文件路径>" \
  --rules "strip-html,deduplicate,fill-missing,standardize,validate" \
  --key-fields "\x3C可选：去重关键字段，逗号分隔>"

可用规则（--rules 参数，逗号分隔）：

• strip-html — 去除 HTML 标签和广告噪音
• deduplicate — 去重（默认全字段；--key-fields 指定关键字段）
• fill-missing — 缺失值填充（数值→中位数，文本→"未知"）
• standardize — 格式标准化（自动识别日期/金额/电话列）
• validate — 数据验证，异常行添加 _数据质量标记 列

可选字段强制指定参数：

• --date-fields — 强制指定日期列（逗号分隔列名）
• --amount-fields — 强制指定金额列
• --phone-fields — 强制指定电话列

4. 输出结果

脚本自动生成两个文件：

• \x3Coutput> — 清洗后的数据文件
• \x3Coutput>.report.json — 清洗报告（删除行数、各列处理情况）

向用户展示清洗报告摘要，并发送清洗后的文件。

参考资料

需要了解具体规则时读取：

• references/cleaning-rules.md — 去重、缺失值、格式标准化的详细规则
• references/noise-patterns.md — HTML噪音、广告文案、无效字符的识别模板
• references/data-types.md — 日期、金额、电话、邮箱的识别正则

注意事项

• 清洗前提醒用户备份原始数据（如果是重要数据）
• 默认策略是标记异常值（添加 _数据质量标记 列），不直接删除，保留人工复核
• 脚本依赖：pandas numpy openpyxl beautifulsoup4，如缺少依赖先运行 pip install pandas numpy openpyxl beautifulsoup4