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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

# 基本质检
python3 scripts/data_quality_checker.py data.csv

# 保存报告到 JSON
python3 scripts/data_quality_checker.py data.csv --output report.json

# 指定 ID 列（用于唯一性检查）
python3 scripts/data_quality_checker.py users.csv --id-columns "user_id,email"

# 指定日期列（用于格式检查）
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": 95.0,
      "issues": [...]
    }
  },
  "top_suggestions": [
    "列 age 有 1.5% 缺失值，建议用中位数填充",
    "发现 200 行完全重复，建议去重"
  ]
}

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

• Python 3.8+
• pandas
• numpy

pip install pandas numpy