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Numeric Distribution Check

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numeric_distribution_check

Numeric Distribution Check is an Agent Skill for documents published in the cas-bigdatalab/piflow repository on GitHub: a SKILL.md instruction file an AI agent can load to do this task.

字段分布校验工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），按模式检查数值字段统计特征或分类字段频率分布是否合理。 数值模式用于检查均值、标准差、中位数、分位数等统计量；分类模式用于检查类别数上限和单类占比是否异常。 当用户提到分布校验、统计特征验证、类别频率检查、类别倾斜检测等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分布校验"，只要任务涉及验证字段整体分布是否偏移或失衡，就应该使用此skill。

View on GitHub ↗
QUICK START

How to use this skill

Bring this guide into your coding agent with a prompt tailored to the tool you use.

  1. Open your project in Codex.
  2. Copy and paste the prompt below.
  3. Review files and risks before approving any action.
Prompt to paste
Inspect the Agent Skill at https://github.com/cas-bigdatalab/piflow/blob/HEAD/workspace/skills/numeric_distribution_check/SKILL.md and all supporting files. Report provenance, permissions, scripts, dependencies, and security risks. Propose an exact installation into .agents/skills/numeric-distribution-check, but wait for my approval before writing files or running scripts.

Copying this prompt does not install or run the skill. Review third-party files before use.

numeric_distribution_check 字段分布校验Skill

功能概述

本skill用于在表级别检查字段的整体分布是否合理，包含两种模式：

数值模式（numeric）

  • 计算数值字段的统计特征
  • 支持均值、标准差、中位数、最小值、最大值、25%分位数、75%分位数
  • 任一统计量超出约束范围时，整表标记为不通过

分类模式（categorical）

  • 统计分类字段的类别数和类别占比
  • 检查类别数是否超过 max_categories
  • 检查单类占比是否超过 max_single_ratio
  • 类别数超限时整表标记；单类占比超限时仅标记该类别对应的行

触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：

  • 分布校验
  • 统计特征验证
  • 均值/标准差检查
  • 数值分布偏移检测
  • 类别频率检查
  • 分类分布检查
  • 类别倾斜检测
  • 数据平衡性分析

处理逻辑

  1. 读取输入数据表
  2. 根据 mode 选择校验路径：
    • numeric：提取 value_field 的有效数值，计算统计量并与 stat_constraints 比较
    • categorical：统计 category_field 的类别频次和占比，检查 max_categories 与 max_single_ratio
  3. 若任一约束超限，则在 mark_field_name 列标记 qc_mark
  4. 输出统计摘要和校验结果

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（需要校验的文件）
  2. 输出文件路径（校验结果文件）
  3. 校验模式（numeric 或 categorical）
  4. 数值字段名与统计约束，或分类字段名与类别阈值
  5. 质控标识

步骤2：执行字段分布校验脚本

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

数值模式：

python scripts/numeric_distribution_check.py \
    --input_path data.csv \
    --output_path checked.csv \
    --mode numeric \
    --value_field "score" \
    --stat_constraints "mean,40,60 std,0,20" \
    --qc_mark QC0029

分类模式：

python scripts/numeric_distribution_check.py \
    --input_path data.csv \
    --output_path checked.csv \
    --mode categorical \
    --category_field "category" \
    --max_categories 20 \
    --max_single_ratio 0.5 \
    --qc_mark QC0029

步骤3：返回结果

脚本执行完成后，告知用户：

  • 实际统计值或类别分布概况
  • 哪些约束超出范围
  • 是否整表标记，或仅标记单类倾斜行

参数说明

参数必填说明
--input_path是输入文件路径（支持CSV/TSV/Excel/SPSS）
--output_path是输出文件路径
--mode否校验模式：numeric（默认）或 categorical
--value_field数值模式必需要统计的数值字段名
--stat_constraints数值模式必需统计约束，格式：统计量,min,max，多组用空格或分号分隔
--category_field分类模式必需要检查的分类字段名
--max_categories分类模式可选最大允许类别数（超过则全部标记）
--max_single_ratio分类模式可选单类最大占比 0~1（超过则标记倾斜类别所有行）
--qc_mark是质控标识（如QC0029）
--mark_field_name否质控标识字段名（默认QC0000）

输出示例

数值模式：分布偏移

[OK] Using encoding UTF-8 successfully read CSV file
Successfully read file: /path/to/data.csv, shape: (1000, 5)
  [mean] 期望 [40, 60], 实际 72.3000 ✗ 超限
  [std] 期望 [0, 20], 实际 15.8000 ✓
[QC FAIL] 数值分布校验未通过 (1 项):
  [mean] 期望 [40, 60], 实际 72.3000 ✗ 超限
Successfully written file: /path/to/checked.csv

数值模式：通过

[OK] Using encoding UTF-8 successfully read CSV file
Successfully read file: /path/to/data.csv, shape: (500, 4)
  [mean] 期望 [40, 60], 实际 52.1000 ✓
  [std] 期望 [0, 20], 实际 12.3000 ✓
[QC PASS] 数值分布校验通过
Successfully written file: /path/to/checked.csv

分类模式：未通过

[OK] Using encoding UTF-8 successfully read CSV file
Successfully read file: /path/to/data.csv, shape: (500, 8)
[INFO] 总行数: 500, 类别数: 35
  dominant                                 362 (72.4%)
  ... 还有 34 个类别
[QC FAIL] 分类频率校验未通过 (2 项):
  [类别数] 实际 35 > 最大 20
  [倾斜] 类别 'dominant' 占比 72.4% > 60%
Successfully written file: /path/to/checked.csv

注意事项

  1. 输入输出路径需要用户提供
  2. 输出文件格式会自动保持与输入文件一致
  3. 本skill为表级别校验：数值模式不通过时整表标记；分类模式中类别数超限时整表标记，单类倾斜时只标记该类别对应行
  4. 数值模式约束表达式格式：统计量,min,max，多组用空格或分号分隔
  5. 非数值数据自动转为 NaN 后从统计中排除
  6. 分类模式会忽略空值和空字符串
  7. 如果用户没有指定输出路径，可以建议使用原文件名加上 _checked 后缀
  8. 与逐行离群点检测、枚举词典合规校验等 skill 的职责不同，本 skill 只负责字段分布合理性检查