Data & Analytics

brycewang-stanford Bundle

Panel data analysis with Python using linearmodels and pandas.

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Analyze most-taught books and texts via Open Syllabus analytics

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Load, explore, clean, and analyze CSV data with statistical summaries

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Analyzing MOOC data, learning analytics, and online education metrics

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Run a full 6-phase autonomous replication of a biomedical/epidemiology paper against UK Biobank or similar cohort data, producing Python and R scripts plus a validated replication report. Use when asked to replicate a paper end-to-end, or when invoked as /replicate-paper [paper.pdf] [data.csv|dta].

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Guide to Redash for SQL-driven research data dashboards and sharing

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Data cleaning, transformation, and exploratory analysis with pandas

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Guide to Metabase for open-source research data analytics and dashboards

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针对Oracle SQL查询请求，仅输出纯文本SQL语句，不使用Markdown代码块，不提供任何解释，以避免终端显示乱码。

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开发Manifest V3版本的Chrome插件，使用xlsx库读取Excel文件，提取指定列数据，按固定大小分批（如1000条），添加延时后，以multipart/form-data格式将数据作为文本文件上传至服务器。

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用于生成Windows批处理脚本，计算并比较当前文件夹内文件的MD5值，将比较结果输出到CSV文件，并显示处理进度。

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使用Python pandas或Java POI将Excel文件中的多个Sheet合并到一个Sheet中，并新增一列记录数据来源的Sheet名称。

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在对具有多层索引的Pandas DataFrame进行分组计算时，确保返回的结果保留原始的完整索引结构，而不是仅保留分组键。

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使用Hugging Face Transformers和sacrebleu库，对预训练的机器翻译模型进行评估。支持从制表符分隔的CSV文件读取源文本和参考翻译，计算BLEU分数，并提供Seq2SeqTrainer的compute_metrics函数实现。

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编写VBA代码，在Excel工作表的每一行非空数据上方插入指定的表头行，支持动态获取行数并通过按钮触发。

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使用C#扫描指定文件夹下的所有.cpp文件，从代码内容中提取特定格式的版本号（如1.0.0），并将文件名和版本号按指定列导出到Excel表格。

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根据用户提供的自然语言物流订单信息（客户、重量、起止地、类型、日期），生成对应的MySQL INSERT语句或Couchbase N1QL语句。

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根据指定的行切片规则和列映射，将源DataFrame（df_sub）的列数据转换为长格式DataFrame，包含sub_id、trial、start_time、end_time等字段。

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Simulates a text-based Excel interface, generating tables with row numbers and column letters, executing formulas, and outputting strictly the table text without explanations.

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用于将包含自定义时间列（如'bob'）的Excel金融数据读入Backtrader。该技能包含处理时间格式转换、映射OHLCV列，以及通过Pandas倒序解决K线图时间轴反向问题的完整流程。

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使用Fluentd的regexp插件解析MySQL慢查询日志，将其切分为时间、用户、查询统计和SQL语句四个字段，并处理字段长度限制和多行内容匹配。

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使用Fluentd的regexp插件解析MySQL慢查询日志，将其切分为时间、用户、查询时间和SQL内容四个字段，并配置字段长度限制以避免解析错误。

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指导用户如何继承bt.feeds.PandasData类，通过定义lines和params将包含自定义列名（如symbol, frequency, open, close等）的Pandas DataFrame正确映射到Backtrader回测引擎中。

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Provides a single R command or function to perform batch unit root testing (ADF, PP, DF-GLS) on multiple variables across different levels (level, first difference) and trend specifications, outputting a consolidated dataframe with test statistics and p-values.

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Architect and implement a scalable Node.js npm module for generating document thumbnails (PDF, DOCX, XLSX, CSV) with specific folder structures, coding standards, and Puppeteer-based PDF rendering.

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Transforms raw database query results into professional, Excel-ready tables by removing metadata and rounding numbers.

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Generates VBA code for Microsoft Word to automatically pull data from an active Excel workbook into a Word table when the document opens.

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生成可执行的Python Tkinter GUI代码，涵盖基础界面布局、控件交互、Excel数据校验重试逻辑以及非阻塞计时器开发。

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用于将Pandas DataFrame同步到MySQL数据库的技能，包含针对JSON字段、数值类型（int/float）、字符串顺序（如effect_desc）的归一化比较逻辑，以及基于type字段的条件排除规则。

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Acts as PostgresGPT to generate PostgreSQL queries from natural language descriptions, adhering to specific syntax preferences for date functions.

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Integrates a `convert_keywords` function into the `QueryExecutor` workflow to translate natural language verbs (fetch, put, remove, merge, filter) into standard SQL commands (SELECT, INSERT, DELETE, JOIN, WHERE) before parsing.

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Formats raw SQL query results for Excel by removing metadata, rounding numbers, and ensuring a professional layout.

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Generates Excel formulas to extract and format start and end dates from a string formatted as 'Day DD Mon YYYY - Day DD Mon YYYY' into 'dd mm yyyy' format.

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Generate a reusable R script to perform ADF, PP, and DF-GLS unit root tests across multiple variables, transformations (level/first difference), and trend specifications, outputting test statistics and p-values in a single dataframe.

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从Excel读取中文文本，支持基于句法树结构（如深度、词性）或语义向量（如TF-IDF、SentenceTransformer）的特征提取，执行聚类分析（如K-Means、DBSCAN），并将结果导出回Excel。

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使用 Pandas 和 SQLAlchemy 将 DataFrame 同步到 MySQL，处理 Merge 后缀，并应用复杂的字段比较逻辑（JSON解析、数值归一化、条件排除、字符串排序）以实现精确的 Upsert。