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Specified Numeric Field Filter
ASecurity指定数值字段过滤器。根据指定的数值字段信息进行筛选。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到数值字段过滤、字段范围筛选、数值范围过滤、元数据数值过滤、按数值过滤等需求时使用此skill。
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- Added September 11, 2026
Security analysis
92/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
Pro scans all 5 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill specified_numeric_field_filter --agent claude-codeAre you the author of Specified Numeric Field Filter?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-specified-numeric-field-filter)---
name: specified_numeric_field_filter
description: |
指定数值字段过滤器。根据指定的数值字段信息进行筛选。
本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装:
pip install py-data-juicer
当用户提到数值字段过滤、字段范围筛选、数值范围过滤、元数据数值过滤、按数值过滤等需求时使用此skill。
name_zh: 指定数值字段过滤器算子
input_params:
- name: input_path
type: string
required: true
description: 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式)
- name: output_path
type: string
required: true
description: 输出数据文件路径 (JSONL格式)
- name: field_key
type: string
required: true
description: 字段路径,用点号分隔,如 'meta.star'
- name: min_value
type: float
required: false
description: 最小值(默认不限)
- name: max_value
type: float
required: false
description: 最大值(默认不限)
- name: num_proc
type: int
required: false
default: 1
description: 并行处理的进程数
output_params:
- name: output_path
type: jsonl_file
description: 过滤后的JSONL格式数据文件,保持原始字段结构
tag: 数据筛选
publisher: COMMUNITY
---
## 功能概述
该算子根据指定数值字段的值进行过滤,保留数值在指定范围内的样本。支持嵌套字段。
## 核心参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|------|------|------|--------|------|
| input_path | string | 是 | - | 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式) |
| output_path | string | 是 | - | 输出数据文件路径 (JSONL格式) |
| field_key | string | 是 | - | 字段路径,用点号分隔,如 'meta.star' 或 'meta.key1.key2.count' |
| min_value | float | 否 | -2147483648 | 最小值 |
| max_value | float | 否 | 2147483647 | 最大值 |
| num_proc | int | 否 | 1 | 并行处理的进程数 |
## 输入数据格式
输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式,每行包含一个样本,样本需包含指定的数值字段:
```json
{"text": "文本内容", "meta": {"star": 50}}
```
支持嵌套字段:
```json
{"text": "文本内容", "meta": {"key1": {"key2": {"count": 34}}}}
```
## 输出数据格式
输出为 JSONL 格式,每行一个符合条件的样本,保持原始字段结构。
## 使用示例
### 命令行调用
```bash
# 根据 meta.star 字段过滤
python scripts/run_specified_numeric_field_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--field_key meta.star \
--min_value 10 \
--max_value 70
# 根据嵌套字段过滤
python scripts/run_specified_numeric_field_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--field_key meta.key1.key2.count \
--min_value 10 \
--max_value 70
```
### 参数说明
- `--input_path`: 输入文件路径
- `--output_path`: 输出文件路径
- `--field_key`: 字段路径,支持嵌套(如 meta.star)
- `--min_value`: 最小值(默认不限)
- `--max_value`: 最大值(默认不限)
- `--num_proc`: 并行进程数,默认1
## 注意事项
1. `field_key` 使用点号分隔多级字段(如 `meta.key1.key2.count`)
2. 如果字段值不能转换为数字,该样本会被过滤掉
3. 这是 `NON_STATS_FILTERS`,不需要计算统计信息,处理效率较高Files in this skill
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- scripts/run_specified_numeric_field_filter.py
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