Data Processing
Remove os últimos N itens de um array com lodash _.dropRight
drop-right-itemsData Processing
Remove itens do array enquanto o predicado for verdadeiro usando lodash _.dropWhile
drop-whileData Processing
Extrai e valida configurações estilo .env KEY=VALUE com detecção de chaves duplicadas e espaços/aspas suspeitos
env-parserData Processing
Remover colunas duplicadas de dados CSV com estratégias flexíveis de detecção. Perfeito para limpar conjuntos de dados, remover informações redundantes e otimizar a estrutura de dados.
duplicate-column-removerData Analysis
Análise comprehensivo de distribuição de dados com testes de normalidade, detecção de outliers e avaliações de bondade de ajuste
distribution-analyzerData Analysis
Detecta desbalanceamento de classes em datasets CSV ou JSON, compara estrategias e previsualiza uma saida balanceada
dataset-imbalance-detector-resamplerData Analysis
Gera um perfil de qualidade para CSV ou JSON com faltantes, duplicados, drift de formato, tipos e outliers.
dataset-quality-profilerData Processing
Adicionar e mesclar verticalmente múltiplas tabelas de dados com correspondência inteligente de colunas
data-append-mergerData Processing
Ferramenta avançada de processamento de limites que identifica e gerencia valores mínimos e máximos em dados numéricos. Perfeita para validação de dados, verificação de intervalos, análise estatística e pré-processamento de dados.
data-boundary-processorData Processing
Gerador avançado de tabelas cruzadas (tabelas dinâmicas) que cria análises de tabulação cruzada poderosas a partir de seus dados. Perfeito para inteligência de negócios, análise estatística, exploração de dados e relatórios.
data-crosstab-generatorData Processing
Remove registros duplicados baseados em combinações de colunas
data-deduplicatorData Processing
Ferramenta avançada de interpolação de dados que preenche valores ausentes e gera pontos de dados usando vários métodos matemáticos. Perfeito para análise de séries temporais, conclusão de dados, processamento de sinais e computação científica. Recursos: - Múltiplos métodos de interpolação (linear, polinomial, spline, cúbico) - Suporte para interpolação de séries temporais com data/hora - Opções de preenchimento para frente e para trás - Interpolação de vizinho mais próximo - Parâmetros de interpolação personalizados - Detecção e relatório de valores ausentes - Geração e densificação de pontos de dados - Suporte para múltiplas colunas simultaneamente - Visualização de interpolação interativa Casos de Uso Comuns: - Preenchimento de lacunas em dados de sensores - Conclusão de dados financeiros - Processamento de dados de experimentos científicos - Preparação para previsão de séries temporais - Processamento de imagem e sinal - Imputação de dados estatísticos
data-interpolator