# Data Split By Field

> 按字段拆分数据工具。根据指定字段的值将结构化表格拆分为多个文件，每个唯一值对应一个输出文件。 当用户提到数据拆分、按字段分组导出、分类导出、数据分片、按某列值分割文件等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"拆分"，只要任务涉及将结构化表格按某字段值分成多个文件，就应该使用此skill。 不负责字段聚合统计、行级过滤或跨表关联合并。

- Skill: `cas-bigdatalab/data-split-by-field` (Agent Skill, multi-file: 4 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add cas-bigdatalab/data-split-by-field`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/cas-bigdatalab/data-split-by-field/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: cas-bigdatalab (https://skillmd.com/u/cas-bigdatalab)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/cas-bigdatalab/data-split-by-field

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# Data Split By Field 按字段拆分数据 Skill

## 功能概述

本skill用于根据指定字段的值将结构化表格拆分为多个文件。每个唯一的字段值会生成一个独立的输出文件，
文件名包含字段值以便识别。

## 触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：
- 按字段拆分数据
- 分组导出
- 分类导出
- 数据分片
- 按某列值分割文件

## 核心参数说明

### 必需参数
- `--input`：输入文件路径
- `--output_dir`：输出目录路径
- `--split_field`：用于拆分的字段名

### 可选参数
- `--output_prefix`：输出文件名前缀，默认 `split`
- `--output_format`：输出文件格式，默认 `csv`
- `--use_dask`：是否使用Dask处理大数据，默认 `False`
- `--blocksize`：Dask分块大小，默认 `64MB`

## 输入文件格式

输入文件可以是 CSV、TSV、Excel 或 SPSS 文件，且必须包含 `split_field` 对应的列。

## 使用方法
```bash
python scripts/run_data_split_by_field.py --input data.csv --output_dir ./output --split_field category
```

## 输出示例
```text
[OK] Data split completed!
   Engine: pandas
   Input file: data.csv
   Split field: category
   Total rows: 1000
   Unique values: 5
   Output files:
     - ./output/split_cat1.csv (200 rows)
     - ./output/split_cat2.csv (300 rows)
```

## 环境要求
- Python 3.10+
- pandas
- openpyxl、xlrd、pyreadstat 等按输入格式需要安装
- 可选：dask

## 注意事项
1. 拆分字段必须存在于数据中
2. 输出文件名格式为：`{prefix}_{field_value}.{format}`
3. 字段值中的特殊字符会被替换为下划线
4. 输出目录不存在时会自动创建