data-type-converter

name	data_type_converter
description	数据类型转换工具。转换数据字段的类型，支持数值、字符串、日期等类型互转。 当用户提到类型转换、数据格式转换、字段类型修改等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"类型转换"，只要任务涉及改变字段的数据类型，就应该使用此skill。
name_zh	数据类型转换算子
input_params	[{"name":"input","type":"string","required":true,"description":"输入文件路径（支持CSV/TSV/Excel/JSON等）"},{"name":"output","type":"string","required":true,"description":"输出文件路径"},{"name":"conversions","type":"string","required":true,"description":"转换规则，格式：字段名:目标类型，多个用逗号分隔"},{"name":"date_format","type":"string","required":false,"default":"%Y-%m-%d","description":"日期格式（用于日期类型转换）"},{"name":"errors","type":"string","required":false,"default":"coerce","description":"错误处理方式（raise/coerce/ignore）"}]
output_params	[{"name":"output","type":"csv_file","description":"转换后的数据文件"}]
tag	数据转换
publisher	COMMUNITY

Data Type Converter 数据类型转换 Skill

功能概述

本skill用于转换数据字段的类型，支持：

• 数值转换：int, float
• 字符串转换：str
• 日期转换：datetime
• 布尔转换：bool
• 分类转换：category

触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：

• 数据类型转换
• 字段格式转换
• 日期格式化
• 数值格式化

支持的目标类型

类型	说明	示例
int	整数	"123" → 123
float	浮点数	"123.45" → 123.45
str	字符串	123 → "123"
datetime	日期时间	"2024-01-01" → datetime
bool	布尔值	"true" → True
category	分类类型	优化内存

使用方法

基本类型转换

python scripts/run_data_type_converter.py \
  --input data.csv \
  --output converted.csv \
  --conversions "age:int,score:float,name:str"

日期类型转换

python scripts/run_data_type_converter.py \
  --input data.csv \
  --output converted.csv \
  --conversions "date:datetime" \
  --date_format "%Y-%m-%d"

多字段转换

python scripts/run_data_type_converter.py \
  --input data.csv \
  --output converted.csv \
  --conversions "id:int,amount:float,date:datetime,category:category"

参数说明

参数	必填	说明
--input	是	输入文件路径
--output	是	输出文件路径
--conversions	是	转换规则
--date_format	否	日期格式，默认"%Y-%m-%d"
--errors	否	错误处理，默认"coerce"

错误处理方式

方式	说明
raise	遇到错误时抛出异常
coerce	转换失败设为NaN
ignore	保留原值

输出示例

[OK] Data type conversion completed!
   Input file: data.csv
   Output file: converted.csv
   Conversions:
     - age: object → int64
     - score: object → float64
     - date: object → datetime64[ns]
   Total rows: 1000
   Conversion errors: 5

环境要求

pip install pandas numpy openpyxl