数据表格处理工具

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

数据表格统计分析工具,支持描述统计、数据清洗、多表合并、格式转换。纯Python标准库,零依赖。

一句话选型结论

按资料字段整理

数据表格处理工具是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_f28fdad8/oc-table-tool
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_f28fdad8仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791729562
正文体量3.1 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
数据表格处理工具当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

3.1 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

数据表格处理工具

> 轻量级数据表格处理工具。输入CSV,输出分析结果。纯标准库,零依赖。

核心能力

  1. 统计分析 — 输入CSV → 输出描述性统计(均值/中位数/标准差/分位数)
  2. 数据清洗 — 输入CSV → 输出清洗后数据(去重/空值处理/格式统一)
  3. 表格合并 — 输入多个CSV → 输出合并结果(纵向/横向合并)
  4. 格式转换 — 输入CSV → 输出JSON/TSV/Markdown表格

快速开始

流程1:统计分析

用户说:分析这个CSV数据 / 统计数据概况

python scripts/stats.py --input '{"file": "data.csv"} 或 {"data": "name,age,score\\n张三,25,85\\n李四,30,92"}'

输出每列的描述性统计:数量、均值、标准差、最小值、最大值、中位数

流程2:数据清洗

用户说:清洗这个数据 / 去重去空值

python scripts/clean.py --input '{"file": "data.csv", "dedup": true, "fill_na": "mean", "trim_space": true}'

清洗选项:
- dedup — 去除完全重复行
- fill_na — 空值填充策略:mean/median/zero/drop/空字符串
- trim_space — 去除首尾空白

流程3:表格合并

用户说:合并这些表格 / 把两个CSV合在一起

python scripts/merge.py --input '{"files": ["a.csv", "b.csv"], "mode": "vertical", "key": "id"}'

合并模式:
- vertical — 纵向合并(行追加,列相同)
- horizontal — 横向合并(列追加,按key匹配合并)

流程4:格式转换

用户说:CSV转JSON / 表格转Markdown

python scripts/convert.py --input '{"file": "data.csv", "from": "csv", "to": "json"}'

支持格式:csv / tsv / json / markdown


脚本说明

scripts/stats.py

  • 输入:file路径 或 data字符串
  • 输出:每列统计信息 + 整体概况
  • 逻辑:解析CSV → 识别数值/文本列 → 分别计算统计量

scripts/clean.py

  • 输入:file/data + 清洗选项
  • 输出:清洗后数据 + 清洗报告(处理了多少行/列)
  • 逻辑:去重 → 空值处理 → 格式统一 → 输出

scripts/merge.py

  • 输入:files列表 + mode + key(横向合并时)
  • 输出:合并结果 + 合并报告
  • 逻辑:读取多个CSV → 按模式合并 → 输出

scripts/convert.py

  • 输入:file/data + from格式 + to格式
  • 输出:转换后内容
  • 逻辑:解析输入格式 → 转为目标格式 → 输出

设计原则

  1. 纯标准库csv/json模块 — 零安装
  2. 支持文件路径和内联数据 — 灵活输入
  3. 自动识别数值/文本列 — 智能统计
  4. 清洗操作可配置 — 不替用户做决定
  5. JSON标准化输出 — Agent好对接

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
数据表格处理工具怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_f28fdad8/oc-table-tool。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

数据表格处理工具支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

数据表格处理工具权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

数据表格处理工具收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

数据表格处理工具用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

热门专题

按场景挑技能
全部专题 →

技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。