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诊断并处理缺失值（missing value 缺失值处理）
Quellinformationen
- Repository
- Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
- Letzte Quellaktivität
- 17. Juli 2026 um 13:24
- Erkannte Sprache von SKILL.md
- Mehrsprachig
- Sterne
- 2.619
- Forks
- 228
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Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau- name
- inset
- description
- 诊断并处理缺失值（missing value 缺失值处理）
- icon
- 🩹
- allowedTools
- ["get_schema","profile_data","clean_data","query_data"]
# 缺失值处理
先量化字段和行级缺失，判断缺失机制及业务含义，再选择删除、常数、统计量或分组插补。修改前说明影响，保留可追溯结果，并在处理后验证缺失率和分布变化。
## Tool routing
1. Use `get_schema` to identify tables, nullable fields, and candidate columns.
2. Use `profile_data` to quantify missingness before any modification.
3. Use `clean_data` with the appropriate missing-value operation only when the user intent is clear.
4. Use `query_data` after cleaning to verify row counts, remaining nulls, and distribution changes.
## Implementation reference
- Tool entries: `agent/tools/business/data.py::_tool_profile_data`, `agent/tools/business/data.py::_tool_clean_data`
- Profiling implementation: `Function/Clean/data_profile.py`
- Missing-value implementation: `Function/Clean/missing_handler.py`
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