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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。

Dask 大数据并行处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Dask 是 Python 库，通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务，把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模，可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。

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。

Polars 高速数据框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Polars 是基于 Apache Arrow 的高速内存数据框库，可替代 pandas 处理 1-100GB 级数据，提供表达式 API、惰性查询、并行计算及丰富的 I/O，适合 ETL 与数据管道场景。

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网关威胁检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

使用 pandas 分析 AWS/Kong/Nginx API 网关日志，识别 BOLA/IDOR、速率限制绕过、凭证扫描、注入及异常请求方法，帮助安全运营团队调查接口滥用并完善监测规则。

内部数据泄露检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析端点与云日志的DLP策略违规和pandas行为基线，识别异常上传、非工作时间访问或设备使用激增等内部泄密迹象，适用于威胁调查与SOC检测优化。

影子 IT 云服务检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过解析代理、DNS 与 netflow 日志，利用 Python pandas 聚合流量、域名分类与风险评分，帮助 SOC 分析员识别未经授权的 SaaS 云服务并生成可执行的发现报告。

凭证填充攻击追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析认证日志中的登录速率、ASN 分布、密码喷洒模式与地理异常，帮助安全运营团队识别并追踪凭证填充攻击，适用于构建 Splunk 规则或 pandas 脚本的检测流程。

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