数值数据阈值检验工具。读取结构化数据文件(CSV、TSV、Excel等),检查数值字段是否在指定的门限范围内,不允许超出门限值之外,最后输出为同格式的文件。当用户需要对数据进行阈值检验、数值范围检查、数据质量控制等操作时使用此skill。
Scanned 9/11/2026
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name: "QC3_NumericDataThresholdCheck"
description: "数值数据阈值检验工具。读取结构化数据文件(CSV、TSV、Excel等),检查数值字段是否在指定的门限范围内,不允许超出门限值之外,最后输出为同格式的文件。当用户需要对数据进行阈值检验、数值范围检查、数据质量控制等操作时使用此skill。"
name_zh: QC3_数值数据阈值检验算子
input_params:
- name: input_path
type: string
required: true
description: 输入文件路径
- name: origin_output_path
type: string
required: true
description: 输出文件路径(与输入文件格式相同)
- name: field_name
type: string
required: true
description: 要检查的字段名
- name: max_value
type: float
required: true
description: 最大值
- name: min_value
type: float
required: true
description: 最小值
- name: qc_mark
type: string
required: true
description: QC标记
- name: error_output_path
type: string
required: false
description: 错误数据输出文件路径
- name: additional_condition
type: string
required: false
description: 额外条件
- name: mark_field_name
type: string
required: false
default: QC0000
description: 标记字段名
- name: id_field_name
type: string
required: false
default: ID0000
description: ID字段名
output_params:
- name: origin_output_path
type: csv_file
description: 阈值检验后的结构化数据文件,带质控标记
- name: error_output_path
type: csv_file
description: 错误数据文件(可选),包含超出阈值范围的记录
tag: 数据校验
publisher: COMMUNITY
---
# QC3_NumericDataThresholdCheck
## 功能说明
该skill提供数值数据阈值检验的能力,具体包括:
1. **读取结构化文件**:支持 CSV、TSV、Excel 等多种格式的结构化数据文件
2. **数值阈值检验**:将被检验表中的属性项值与门限比对,检查是否在门限范围
3. **输出结果**:将检验后的数据输出为同格式的文件
## 核心功能
### 1. 数值数据阈值检验
通过执行 `QC3_NumericDataThresholdCheck.py` 脚本,读取输入文件,检查数值字段是否在指定的阈值范围内,并输出处理后的文件。
**调用方式**:
```bash
python scripts/QC3_NumericDataThresholdCheck.py --input_path <输入文件路径> --origin_output_path <输出文件路径> --field_name <字段名> --max_value <最大值> --min_value <最小值> --qc_mark <QC标记>
```
**参数说明**:
- `--input_path`:必填,输入文件路径(支持 CSV、TSV、Excel 等格式)
- `--origin_output_path`:必填,输出文件路径(与输入文件格式相同)
- `--error_output_path`:可选,错误数据输出文件路径
- `--field_name`:必填,要检查的字段名
- `--max_value`:必填,最大值
- `--min_value`:必填,最小值
- `--additional_condition`:可选,额外条件
- `--qc_mark`:必填,QC标记
- `--mark_field_name`:可选,标记字段名
- `--id_field_name`:可选,ID字段名
**使用示例**:
```bash
# 检查 DBH 字段在 0-100 之间
python scripts/QC3_NumericDataThresholdCheck.py --input_path data.csv --origin_output_path output.csv --field_name DBH --max_value 100 --min_value 0 --qc_mark "DBH阈值检验"
```
## 脚本说明
### QC3_NumericDataThresholdCheck.py
- **功能**:数值数据阈值检验的核心逻辑
- **调用接口**:通过命令行参数接收输入输出路径和阈值配置
- **特性**:
- 支持多种结构化文件格式
- 灵活的阈值配置
- 保留原始数据格式
- 详细的检验结果输出
### data_io.py
- **功能**:结构化文件读写工具
- **支持格式**:CSV、TSV、Excel、SPSS
- **特性**:
- 自动检测文件编码
- 多编码重试机制
- 智能处理不同文件格式
## 注意事项
1. 确保输入文件存在且格式正确
2. 阈值配置格式必须为 `字段名:最小值-最大值`,多个字段用逗号分隔
3. 输出路径需要有写入权限
4. 脚本在用户本地执行,依赖 Python 环境
5. 支持 Windows 和 Linux 系统
## 依赖
- Python 3.x
- pandas 库
- chardet 库(用于自动检测文件编码)
- openpyxl 库(用于 Excel 文件处理)
- xlrd 库(用于旧版 Excel 文件处理)
- pyreadstat 库(用于 SPSS 文件处理)Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
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