data-validation-first
Use this skill before any data analysis, transformation, or modeling. Always inspect and validate the data before drawing conclusions or writing transformations.
ソース情報
- リポジトリ
- aiming-lab/MetaClaw
- ソースの最終更新活動
- 2026年3月10日 18:04
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 3,456
- フォーク
- 450
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- data-validation-first
- description
- Use this skill before any data analysis, transformation, or modeling. Always inspect and validate the data before drawing conclusions or writing transformations.
- category
- data_analysis
# Data Validation First
Before writing any analysis code, understand the data:
```python
# Always run these first
df.shape # rows x columns
df.dtypes # column types
df.isnull().sum() # missing values per column
df.describe() # statistics for numeric columns
df.head() # sample rows
```
**Key questions:**
- Are there nulls in columns you'll join or filter on?
- Are numeric columns stored as strings? (parse_dates, astype)
- Are there unexpected duplicates (check primary key uniqueness)?
- Does the row count match your expectation from the source?
**Anti-pattern:** Running `.groupby().sum()` without first checking for nulls in the groupby key.
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