Data Processing

使用 lodash 的 _.dropRight 从数组末尾删除 N 个元素

Data Processing

使用 lodash 的 _.dropWhile 在满足条件时从数组开头移除元素

Data Processing

提取和验证.env风格的KEY=VALUE配置，检测重复键和可疑的空格/引号

Data Processing

使用灵活的检测策略从CSV数据中移除重复列。非常适合清理数据集、移除冗余信息和优化数据结构。 功能特点： - 检测相同标题的列 - 查找相同数据内容的列 - 支持大小写敏感/不敏感匹配 - 多种移除策略可选 - 保持数据完整性 - 支持大型数据集 - 快速高效的处理 常见用途： - 清理合并的数据集 - 移除冗余数据列 - 优化分析数据 - 为机器学习准备数据 - 减少文件大小和复杂度 - 标准化数据格式

Data Analysis

综合数据分布分析，包含正态性检验、异常值检测和拟合优度评估

Data Analysis

检测 CSV 或 JSON 数据集中的类别不平衡，对比重采样策略，并预览平衡后的输出数据集

Data Analysis

对 CSV 或 JSON 数据集进行质量画像，识别缺失值、重复行、格式漂移、类型推断和数值异常。

Data Processing

垂直追加和合并多个数据表，智能列匹配

Data Processing

高级边界值处理工具，用于识别和处理数值数据中的最小值和最大值。完美适用于数据验证、范围检查、统计分析和数据预处理。 功能特点： - 多种边界检测方法（绝对值、百分位数、标准差） - 灵活处理策略（裁剪、删除、替换、变换） - 自定义范围验证 - 非对称边界处理 - 批量处理能力 - 综合边界统计 - 数据质量评估 - 可视化边界报告 常见用途： - 数据验证和质量控制 - 传感器数据范围检查 - 金融数据限制执行 - 统计数据预处理 - 机器学习特征工程 - 数据库约束验证

Data Processing

高级交叉表（数据透视表）生成器，从您的数据创建强大的交叉表分析。完美适用于商业智能、统计分析、数据探索和报告。 功能特点： - 多种聚合函数（求和、计数、平均值、最小值、最大值、中位数） - 灵活的行和列分组 - 百分比和比率计算 - 行/列总计和总计 - 多维分析 - 条件格式支持 - 统计显著性检验 - 自定义排序和过滤 - 导出就绪格式 常见用途： - 按地区和产品的销售分析 - 客户人口统计分析 - 财务报表分析 - 调查结果分析 - 库存周转分析 - 绩效指标跟踪

Data Processing

基于多列组合移除重复记录

Data Processing

高级数据插值工具，使用多种数学方法填补缺失值和生成数据点。完美适用于时间序列分析、数据补全、信号处理和科学计算。 功能特点： - 多种插值方法（线性、多项式、样条、三次） - 支持日期/时间的时间序列插值 - 前向填充和后向填充选项 - 最近邻插值 - 自定义插值参数 - 缺失值检测和报告 - 数据点生成和加密 - 同时支持多列处理 - 交互式插值预览 常见用途： - 传感器数据填补 - 金融数据补全 - 科学实验数据处理 - 时间序列预测准备 - 图像和信号处理 - 统计数据插补