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搜索 pandas ，共找到 23 条记录

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高级Pandas数据处理专家

Jeffallan/claude-skills

本指南提供使用Pandas进行复杂数据分析、清洗和转换的专家级方法。涵盖向量化操作、高效合并、时间序列重采样、分组聚合和内存优化等高级技巧，旨在确保代码达到生产级质量，并实现严格的数据质量校验。

Excel 建模工作流程指南

ComposioHQ/awesome-claude-skills

提供处理 .xlsx 文件的流程，包括建立、修改、分析、保留公式格式与假设，配合 pandas/openpyxl 操作并用 LibreOffice 重新计算确保无错的财务模型。

Data Commons 客户端

datacommons-client

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 Data Commons 的 Python 客户端，可解析实体、查询人口、经济、健康等公共统计数据，并结合 Pandas 处理观测记录，适合探索知识图谱中的统计关系。

GeoPandas 空间分析库

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

GeoPandas 基于 pandas 和 shapely，处理地理矢量数据（SHP/GeoJSON/GeoPackage/PostGIS），支持坐标系转换、空间连接、叠置、缓冲、面积距离计算及静态与交互式地图，适用于各类空间分析流程。

PyDESeq2 差异表达分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

Pandas数据工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

Pandas 是一个 Python 数据分析库，用于快速加载、清洗、转换和分析结构化数据，适合数据整理与分析任务的日常使用。

API网关日志安全分析

analyzing-api-gateway-access-logs

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具用于解析API网关（如AWS, Kong, Nginx）的访问日志，旨在检测常见的API安全漏洞和攻击行为。通过使用pandas进行统计分析，可以识别包括BOLA/IDOR漏洞、凭证扫描、速率限制绕过和注入攻击等多种威胁，适用于安全运营和威胁狩猎场景。

Zeek日志回波行为检测

detecting-beaconing-patterns-with-zeek

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具旨在对Zeek网络连接日志（conn.log）执行统计分析，用于检测潜在的C2（命令与控制）回波行为。通过计算连接时间间隔的标准差和变异系数，可以识别出具有高度规律性、低抖动特征的周期性网络通信，是安全威胁狩猎和事件调查的关键技术。

检测未经授权的云服务使用

detecting-shadow-it-cloud-usage

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能通过解析代理日志、DNS查询日志和网络流数据，旨在识别组织内部未经授权的SaaS和云服务（即影子IT）。它利用数据科学方法进行流量聚合、域名分类和风险评分，帮助安全团队进行全面的安全审计，并生成可执行的发现报告和整改建议。

网络流量基线建立与异常检测

implementing-network-traffic-baselining

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用Python pandas分析历史NetFlow/IPFIX流量数据，建立网络流量的正常基线模型。它计算小时/天级别的数据分布、主机统计和呼叫方画像，并使用Z分数和IQR等统计方法，帮助安全分析师识别数据泄露、心跳包等异常行为。

分布式大数据计算框架

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Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。

GeoPandas地理空间矢量数据处理

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本指南是使用GeoPandas进行高级地理空间矢量数据处理的专业手册。它侧重于平面矢量数据的工作流，强调数据溯源、坐标参考系统（CRS）管理和复杂空间操作。详细阐述了处理敏感地理信息时必须遵循的安全和正确性规范，确保开发流程的科学性和可复现性。

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