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pandas
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高级Pandas数据处理专家
pandas-pro
Jeffallan/claude-skills
268
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。
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Excel 建模工作流程指南
xlsx
ComposioHQ/awesome-claude-skills
131
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。
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Data Commons 客户端
datacommons-client
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
156
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。
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GeoPandas 空间分析库
geopandas
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
419
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。
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PyDESeq2 差异表达分析
pydeseq2
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
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。
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Pandas数据工具
pandas
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
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。
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API网关日志安全分析
analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
450
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。
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Zeek日志回波行为检测
detecting-beaconing-patterns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
388
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。
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Dask:分布式并行计算框架
dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
120
Dask是一个强大的Python库,用于实现并行和分布式计算。它允许用户将现有的Pandas和NumPy工作流扩展到超出可用内存的规模,从而高效处理高达TB级别的超大数据集。它提供了专门的API(DataFrame、Array、Bag),用于处理结构化、科学和非结构化数据,支持单机或集群部署。
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地理空间数据分析工具
geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
418
这是一个强大的Python库,用于对矢量地理空间数据进行复杂的空间分析。它支持处理Shapefile、GeoJSON等多种格式,能够执行空间连接、缓冲区分析、区域叠加、CRS转换等高级地理信息系统(GIS)操作,是地理数据科学和制图项目不可或缺的工具。
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Polars:高性能数据处理框架
polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
Polars是基于Apache Arrow构建的高性能Python DataFrame库。它提供基于表达式的API和惰性查询优化,专为高效的ETL、数据分析和复杂数据管道设计。无论是在进行数据清洗、聚合计算,还是处理大规模数据集,Polars都能提供卓越的性能和优化能力。
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基金募集数据本地分析
finta-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
147
本技能指导用户如何利用本地数据分析方法自动化基金募集工作流。由于Finta缺乏公共API,本指南提供通过导出CSV数据,并使用Python (Pandas) 脚本计算销售漏斗指标、转化率和生成周报的专业方法,适用于投资跟踪和报告。
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