| name | dataset-health-audit |
| description | 执行数据质量检查，对CSV/Excel/TSV/JSON等表格数据进行12个维度的全面审计，输出质量评分、问题详情和修复建议。当用户需要进行数据质量检测、查看缺失值、重复行、异常值、格式问题、类型混淆，或提及数据质量、质检、数据清洗前检查、异常值检测、格式校验、空值、数据健康度、质量评分等关键词时触发。 |
| license | MIT |
data-quality-checker
数据质检工具 —— 对表格数据执行 12 个维度的质量检测，输出每项评分（0-100）、总分和具体修复建议。
能力概览
| 维度 | 说明 |
|---|
| 缺失值检测 | 每列的空值/NaN 数量与比例 |
| 重复行检测 | 完全重复的行数与比例 |
| 数据类型一致性 | 同列中混杂不同类型（如数字列混入文字） |
| 数值范围/异常值 | 基于 IQR 方法检测离群值 |
| 格式合规性 | 日期、邮箱、手机号等字段的格式一致性 |
| 唯一性约束 | ID 类字段是否存在重复 |
| 空白字符串 | 前后空格、空字符串、仅空白字符 |
| 常量列 | 仅含单一值的列（信息量为零） |
| 数据分布偏斜 | 数值列的偏度是否过大 |
| 列名规范性 | 列名是否含空格、特殊字符、大小写不一致 |
| 基数异常 | 唯一值数量异常（过高或过低） |
| 跨列一致性 | 日期先后、数值大小等跨列逻辑校验 |
Quick Start
python3 scripts/data_quality_checker.py data.csv
python3 scripts/data_quality_checker.py data.csv --output report.json
python3 scripts/data_quality_checker.py users.csv --id-columns "user_id,email"
python3 scripts/data_quality_checker.py orders.csv --date-columns "created_at,updated_at"
详细用法
基本调用
python3 scripts/data_quality_checker.py <数据文件> [选项]
参数说明
| 参数 | 缩写 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|
input | — | 是 | — | 输入文件路径（CSV/TSV/Excel/JSON） |
--output | -o | 否 | 标准输出 | 输出 JSON 报告路径 |
--id-columns | -id | 否 | 自动检测 | 应唯一的列名，逗号分隔 |
--date-columns | -dc | 否 | 自动检测 | 日期类型的列名，逗号分隔 |
--sample | -s | 否 | 全量 | 采样行数（大文件时使用） |
--encoding | -e | 否 | utf-8 | 文件编码 |
输出结构（JSON）
{
"file": "data.csv",
"rows": 10000,
"columns": 15,
"overall_score": 78.5,
"grade": "B",
"dimensions": {
"missing_values": {
"score": 85.0,
"issues": [
{"column": "age", "missing_count": 150, "missing_pct": 1.5, "suggestion": "用中位数或众数填充"}
]
},
"duplicates": {
"score":
...
评分标准
| 等级 | 分数范围 | 含义 |
|---|
| A+ | 95-100 | 数据质量优秀，可直接使用 |
| A | 90-95 | 质量良好，少量小问题 |
| B | 80-90 | 质量中等，建议修复后使用 |
| C | 60-80 | 质量较差，需重点清洗 |
| D | 40-60 | 质量很差，大量问题需修复 |
| F | 0-40 | 数据基本不可用，需重新采集或大规模清洗 |
依赖
pip install pandas numpy
