QC4_AssociationRuleCheck 关联规则校验Skill
功能概述
本skill用于根据用户自定义的条件表达式（类似Hive SQL/HiveQL规则）对数据进行校验，具有关联关系的数据项需满足特定约束条件。不满足条件的数据会标记质控标识并输出异常数据。
触发条件
当用户请求以下任务时，应使用此skill：
- 关联规则校验
- 数据约束校验
- 自定义规则校验
- 条件表达式校验
- 数据逻辑校验
- 根据表达式检查数据
处理逻辑
- 读取输入的被检验数据
- 解析并执行用户自定义的条件表达式（pandas eval语法）
- 根据filter_type参数判断：
not：满足表达式的是异常数据yes：满足表达式的是正确数据（取反）
- 为异常数据添加质控标识
- 输出两个文件：
- 处理后的原始数据（带质控标识）
- 异常数据（可选）
支持的文件格式
- CSV (.csv)
- TSV (.tsv)
- Excel (.xls, .xlsx)
- SPSS (.sav)
使用方法
步骤1：获取用户输入输出路径及参数
向用户确认：
- 输入文件路径
- 处理后原始数据输出路径
- 异常数据输出路径（可选）
- 条件表达式（pandas eval语法）
- 过滤类型（yes/not）
- 质控标识
- 质控标识字段名（默认：QC0000）
- 唯一ID字段名（默认：ID0000）
步骤2：执行关联规则校验脚本
在 scripts/ 目录下找到 QC4_AssociationRuleCheck.py，使用Python执行：
bashpython scripts/QC4_AssociationRuleCheck.py \ --input_path <输入文件> \ --origin_output_path <处理后数据输出> \ --error_output_path <异常数据输出> \ --expression "<条件表达式>" \ --filter_type <yes|not> \ --qc_mark "<质控标识>" \ --mark_field_name <质控字段名> \ --id_field_name <ID字段名>
步骤3：返回结果
- 如果有异常数据：显示异常数量并输出异常数据预览
- 如果无异常：告知用户校验通过
参数说明
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input_path | 是 | 输入文件路径 |
--origin_output_path | 是 | 处理后原始数据输出路径 |
--error_output_path | 否 | 异常数据输出路径（可选） |
--expression | 是 | 条件表达式（pandas eval语法） |
--filter_type | 是 | yes：满足表达式的是正确数据；not：满足表达式的是异常数据 |
--qc_mark | 是 | 质控标识 |
--mark_field_name | 否 | 质控标识字段名，默认QC0000 |
--id_field_name | 否 | 唯一ID字段名，默认ID0000 |
表达式语法说明
支持以下pandas eval语法：
- 关系运算：
==,!=,<,<=,>,>=,isna,notna,str.contains - 逻辑运算：
&,|,~ - 数值运算：
round,abs,sin,cos - 字符串函数：
str.len,str.lower,str.upper,str.strip - 数学运算：
+,-,*,/,% - 类型转换：
astype，例：age.astype('float')
输出示例
有异常数据
[OK] Using encoding GB2312 successfully read CSV file Reading input data: /path/to/input.csv Starting numeric association rule check... Writing processed data: /path/to/output.csv ================================================== Found 25 abnormal records, first 10 preview: ... ==================================================
无异常数据
[OK] Using encoding GB2312 successfully read CSV file Reading input data: /path/to/input.csv Starting numeric association rule check... Writing processed data: /path/to/output.csv No abnormal data found
注意事项
- 条件表达式使用pandas eval语法，需符合pandas规范
- filter_type参数决定表达式的含义：
not：满足表达式 = 异常数据yes：满足表达式 = 正确数据（取反后才是异常数据）
- 输出两个文件：处理后的原始数据（标记质控结果）和异常数据（可选）
