csv-pro

# CSV Pro > Профилирование CSV-файлов: типы колонок, статистика, аномалии. Загружай этот скилл когда нужно **быстро понять, что лежит в CSV**: типы колонок, диапазоны значений, пропуски, дубликаты и выбросы. ## 🎯 When to use Use this skill when: - Есть CSV-файл и нужно понять его структуру: типы колонок, min/max/mean, уникальные значения - Нужно проверить качество данных перед загрузкой в БД или ML-пайплайн - Просят «профиль csv», «анализ csv», «что в csv», «csv anomalies» - Нужен отчёт об аномалиях: пустые колонки, дубликаты строк, выбросы, длинные строки Do NOT use when: - Нужна полная аналитика с корреляциями и рекомендациями — это `data-analysis` - Нужны SQL-запросы к данным — это `sql-helper` - Нужно просто посчитать строки или суммы — проще `wc -l` и `awk` ## 📦 Files - `SKILL.md` — этот файл - `scripts/csv_pro.py` — профилировщик CSV (Python 3 stdlib) ## 🧰 Usage ```bash # Файл → markdown-профиль (по умолчанию): python3 skills/csv-pro/scripts/csv_pro.py --input data.csv # Файл → JSON: python3 skills/csv-pro/scripts/csv_pro.py --input data.csv --output json # Из stdin (текст прямо в пайплайне): cat data.csv | python3 csv_pro.py --stdin # Явный разделитель: python3 csv_pro.py --input data.csv --delimiter ';' ``` ## Canonical analogues Полный справочник канонических паттернов — `references/canonical-patterns.md`. Топ-аналоги и их takeaways: - **ydata-profiling** — эталонный набор метрик (skewness, kurtosis, quantiles, MAD, infinite counters) и 18 типов але...