Menü
Use when working with CSV files
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
Используй, когда пользователь просит: «закрой этап», «создай отчёт этапа», «напиши отчёт», «синхронизируй report/changelog/handoff»
Используй по просьбе: «обнови документацию», «обнови документацию для <path>», «обнови MODULE_INDEX.md»
Use when working with the project wiki layer — new reports in docs/reports/ are not yet covered in wiki/index.md, a new concept needs to be saved, session needs wiki context, or pages may be stale
Use when fixing bugs or writing code in processing/, API/, statistics/, ML-infrastructure — write a failing test before fixing
Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints
Use when completing tasks, implementing major features, or before merging to verify work meets requirements
| name | csv-processing |
| description | Use when working with CSV files |
Проектные CSV — разделитель ;. Никогда не загружать целиком —
использовать nrows / chunksize / usecols для нужных колонок и строк.
import pandas as pd
df10 = pd.read_csv("MT/MQL4/Files/Nero.csv", nrows=10, sep=";")
print(df10.columns.tolist()); print(df10.dtypes)
Размер: wc -l MT/MQL4/Files/Nero.csv (bash, быстро).
df = pd.read_csv("DATA/Nero_train_labeled.csv", nrows=5000, sep=";",
usecols=["time", "signal", "ATR"])
print(df.describe(include="all")); print(df.isna().sum())
total = pos = 0
for chunk in pd.read_csv("DATA/Nero_train_labeled.csv", sep=";",
chunksize=10000, usecols=["signal"]):
total += len(chunk); pos += (chunk["signal"] > 0).sum()
print({"rows": total, "positive": int(pos)})
first = True
for chunk in pd.read_csv("DATA/Nero_train_labeled.csv", sep=";", chunksize=10000):
out = chunk[chunk["signal"] != 0]
out.to_csv("DATA/Nero_signal_only.csv", mode="w" if first else "a",
header=first, index=False, sep=";")
first = False
| Ошибка | Исправление |
|---|---|
pd.read_csv(path) без ограничений | nrows или chunksize |
print(df) на большой таблице | head, info, describe |
sep не задан → одна колонка | Явно sep=";" |