用于大规模Excel数据的预处理,通过统计总行数判断是否转换为Parquet格式以提升读写效率,并使用正则表达式清洗指定文本列(如仅保留中文字符),最后导出清洗后的文件并提供下载链接。
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概要と使いどころ
用于大规模Excel数据的预处理,通过统计总行数判断是否转换为Parquet格式以提升读写效率,并使用正则表达式清洗指定文本列(如仅保留中文字符),最后导出清洗后的文件并提供下载链接。
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根据文件行数动态切换大文件处理策略(Parquet转换),通过逐行扫描或列匹配提取关键指标并计算占比、均值等统计量,最终输出结构化Excel报告及可视化图表。
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用于分析包含多个Sheet的Excel文件,动态判断数据量级以决定是否转换为Parquet进行大文件处理,并支持跨Sheet的特定字段统计、数据清洗、交叉分析与可视化,最终生成带下载链接的汇总报告。
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从结构化数据中提取分类分布执行清洗与统计,生成多维度交叉分析、高分辨率对比图表及包含下载链接的完整分析报告,适用于大文件处理与嵌入式可视化场景。
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读取多工作表Excel文件,自动处理合并单元格与数据清洗,进行交叉分组统计并生成带总计行的结果表,最后绘制支持中英文字体的美化柱状图,适用于多维度数据汇总与可视化分析。
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对多Sheet Excel文件进行基础统计与,支持按条件筛选计算均值,以及从指定行区间提取数据去重求和,并生成结果文件与下载链接。
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对多 Sheet 的 Excel 文件进行行数统计、数据合并与前向填充。
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读取多 sheet Excel 文件,动态识别目标列进行统计,并使用正则清洗文本字段提取中文字符,最终输出标准化 Excel 文件。
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提取指定类别列并统计各类别数量与占比,生成高分辨率的柱状图、饼图等组合可视化报告,适用于分类数据的分布情况分析。
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对 Excel 数据进行多维度统计分析与可视化。
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根据数据规模动态选择处理策略,对多表数据进行合并、统计筛选,并利用 openpyxl 实现关键指标的自动化样式高亮与格式化导出。
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对两类分类数据进行对比分析,统计数量差异与比例关系并生成可视化图表。
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根据研究者提供的**研究计划书(Research Proposal)**执行基于中国制度环境的公司金融类实证研究全流程。**启动后第一件事:根据计划书的主题、识别策略、贡献边际与样本范围,从中国-context 英文顶级期刊池(JF/JFE/RFS/JFQA/MS/JCF/JBF/JAR/JAE/TAR/CAR/JIBS/China Economic Review/PBFJ 等 25+ 期刊)中推荐 5 本最匹配的目标期刊([J1]–[J5]),等待研究者明确选定一本;该期刊决定 main.tex 的 bibliographystyle、Section 骨架、Introduction 风格与表注规范**。然后用 Python 完成数据清洗、描述性统计、基准回归、内生性检验(IV/2SLS、DML)、平行趋势、异质性、机制、稳健性检验与图表绘制。LaTeX 表格和图像严格遵循 template/ 示例格式,研究逻辑与排版严格遵循 rule/ 下的《通用实证研究逻辑与规范总结》与《回归表写作规范总结》。数据集与政策集从 asset/ 中按计划书中的关键词检索。**当计划书预期的实证结果无法实现时(系数不显著、平行趋势不通过、IV 弱工具、机制不成立等),skill 自动切换备选方案直至完成研究项目**。最终交付物:Python 代码 + LaTeX 表格 + 图像(.pdf/.png)。触发条件:研究者提交研究计划书(含 X→Y 假设、识别策略、样本、政策冲击等)。
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根据研究者提供的**研究计划书(Research Proposal)**执行基于**外国(美国/欧盟/英国/日本/跨国)制度环境**的公司金融类实证研究全流程。**启动后第一件事:根据计划书的主题、识别策略、贡献边际与样本范围,从外国 CF 顶刊池(AER/QJE/JPE/JF/JFE/RFS/JFQA/JAR/JAE/MS/JCF/JBF 等 25+ 期刊)中推荐 5 本最匹配的目标期刊([J1]–[J5]),等待研究者明确选定一本;该期刊决定 main.tex 的 bibliographystyle、Section 骨架、Introduction 风格与表注规范**。然后用 Python 完成数据清洗、描述性统计、基准回归、内生性检验(IV/2SLS、DML)、平行趋势、异质性、机制、稳健性检验与图表绘制。LaTeX 表格和图像严格遵循 template/ 示例格式,研究逻辑与排版严格遵循 rule/ 下的《通用实证研究逻辑与规范总结》与《回归表写作规范总结》。数据集与政策集从 asset/ 中按计划书中的关键词检索(WRDS / NBER/Fed releases / FRED / 全球宏观库)。**当计划书预期的实证结果无法实现时(系数不显著、平行趋势不通过、IV 弱工具、机制不成立等),skill 自动切换备选方案直至完成研究项目**。最终交付物:Python 代码 + LaTeX 表格 + 图像(.pdf/.png)。触发条件:研究者提交研究计划书(含 X→Y 假设、识别策略、样本、政策冲击等)。
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OpenClaw Session 优化器 - 监控 session 状态,在需要时提醒用户切换 session。包括 session 长度监控、已完成任务数量统计、时间显示等功能。
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发布记录管理。当用户提到"记一下刚发的"、"发布记录"、"这个月发了多少"、"发布历史"、 "记录一下"、"发布日志"、"上次发了什么"时触发。支持记录每次发布的内容信息(平台、标题、 链接、时间、初始数据),并提供查询和统计功能,方便后续复盘。
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短链 + UTM 追踪:给内容/投放链接拼接 UTM 追踪参数(来源/媒介/活动)并缩短, 便于在小红书/抖音/公众号等追踪流量来源与活动效果。当用户说"短链""生成短链""缩短链接" "UTM""追踪链接""投放链接""带参数的链接""统计来源""tinyurl"时使用。用免 key 公共短链服务。
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提示词分析与洞察 - 查看Prompt详情、对比差异、推荐相似提示词、元素库统计
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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件设计与呈现实验/仿真时使用。覆盖电子/信息/信号处理/通信类工作的实验目标与假设、数据集与仿真设置、基线与对比公平性、评价指标(SNR/BER/误差/准确率/资源占用)、消融与参数敏感性、统计显著性与多次运行、图表呈现规范、以及硬件/FPGA/测量实验的条件报告。帮助作者用严谨、可复现、对比公平的实验证据支撑创新点,抵御《电子学报》外审专家对"实验不充分、对比不公平、结果偶然"的质疑。
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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件强化可复现性与实验可重复时使用。覆盖电子/信息/信号处理/通信类工作的实验环境记录、随机性控制、数据与预处理透明、算法伪代码与超参数完整披露、硬件与仿真工具链版本、统计显著性与多次运行、以及在中文学报正文与附录里如何组织可复现信息。帮助作者用可复现性作为通过《电子学报》外审、抵御"结果无法重复"质疑的核心竞争力,而非事后补救。
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当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 设计与呈现实验、仿真或实物验证时调用。覆盖研究问题(RQ)驱动的实验设计、公平基线与对照、控制类的稳定性/收敛性/鲁棒性分析、模式识别类的指标与统计显著性、消融实验、仿真与实物平台的报告要素,帮助为控制理论、机器人、智能系统方向的中文稿搭建经得起 Acta Automatica Sinica 双盲外审的实证与理论证据链。
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当代码出现 LocalDate.now() / LocalDateTime.now() / Instant.now() / new Date() / Date.now() / time.Now() 等"当前时间"调用,或涉及周/月/日起点、跨时区比较、数据库时间字段时触发。 防止生产环境时区漂移导致的统计错乱。
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时区安全检查,防止生产环境时区漂移导致的统计错乱。
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当代码出现 LocalDate.now() / LocalDateTime.now() / Instant.now() / new Date() / Date.now() / time.Now() 等"当前时间"调用,或涉及周/月/日起点、跨时区比较、数据库时间字段时触发。防止生产环境时区漂移导致的统计错乱。
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