DataFrame 기초 통계 분석 스킬

개요

이 스킬은 사용자가 제공한 데이터프레임에 대해 자동 타입 추론 → 타입별 맞춤 통계 산출 → 분포 프로파일링 리포트 생성을 일관된 파이프라인으로 수행한다.

워크플로우

1. 데이터 로드       → 사용자 파일을 pd.DataFrame으로 읽기
2. 타입 추론         → 각 열을 4가지 타입으로 분류
3. 통계 산출         → 타입별 맞춤 통계 계산
4. 프로파일 리포트   → ydata-profiling HTML 생성
5. 결과 전달         → JSON 요약 + HTML 리포트를 사용자에게 제공

실행 방법

Step 1: 의존성 확인

pip install pandas numpy matplotlib ydata-profiling --break-system-packages -q

ydata-profiling이 설치 실패하면 Step 4(프로파일 리포트)만 건너뛴다. matplotlib이 설치 실패하면 범주형 분포 차트만 건너뛴다. 나머지 통계 산출은 pandas/numpy만으로 동작한다.

Step 2: 데이터 로드

사용자가 제공한 파일 경로에서 데이터를 로드한다. 파일 위치는 플랫폼마다 다르므로 환경에 맞게 결정한다:

import pandas as pd

# 확장자에 따라 자동 선택
df = pd.read_csv(path)        # .csv
df = pd.read_excel(path)      # .xlsx, .xls
df = pd.read_parquet(path)    # .parquet
df = pd.read_json(path)       # .json

Step 3: 통계 산출 스크립트 실행

메인 분석 스크립트를 실행한다. $SKILL_DIR은 이 스킬이 설치된 디렉토리 경로이다:

# 기본 실행 (JSON + MD + HTML + 차트 모두 자동 생성)
python $SKILL_DIR/scripts/compute_stats.py <input_file>

# HTML 리포트 없이
python $SKILL_DIR/scripts/compute_stats.py <input_file> --no-html

# MD 리포트 없이
python $SKILL_DIR/scripts/compute_stats.py <input_file> --no-md

출력 파일명은 입력 파일명에서 자동 결정된다:

• {dataset_name}-stats.json — 열별 통계 (구조화 데이터)
• report/{dataset_name}-stats.md — 기초통계 + 차트 + 인사이트 통합 리포트
• {dataset_name}-ydata-profiling.html — 상세 프로파일 리포트
• charts/*.png — 범주형 분포 차트 이미지

또는 Python에서 직접 import (sys.path에 스킬 디렉토리 추가 필요):

import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.environ.get("SKILL_DIR", "."), "scripts"))
from compute_stats import compute_basic_stats

result = compute_basic_stats(
    df,
    dataset_name="titanic",
    profile_report_path="titanic-ydata-profiling.html",
    chart_output_dir="./",
    md_output_path="titanic-stats.md",
)

Step 4: 결과 전달

1. {dataset_name}-stats.json → 열별 통계 (구조화 데이터)
2. {dataset_name}-stats.md → 기초통계 + 차트 + 인사이트 통합 리포트 (주 결과물)
3. {dataset_name}-ydata-profiling.html → 상세 프로파일 리포트
4. charts/*.png → 범주형 분포 차트 이미지

에이전트는 report/{dataset_name}-stats.md를 읽어 사용자에게 텍스트로 설명하는 것을 기본으로 한다.

타입 추론 규칙

상세 추론 로직은 references/type-inference.md 참조.

타입별 산출 통계

출력 형식

결과는 다음 JSON 구조로 반환된다:

{
  "dataframe_shape": {"rows": 1000, "cols": 8},
  "columns": [
    {
      "column_name": "age",
      "inferred_type": "integer",
      "total_count": 1000,
      "valid_count": 985,
      "missing_count": 15,
      "missing_rate": 0.015,
      "mean": 42.3,
      "std": 14.2,
      "median": 41.0,
      "min": 18.0,
      "max": 75.0,
      "mode": 35
    }
  ],
  "profile_report": "report.html"
}

엣지 케이스 처리

• 빈 데이터프레임: 행이 0개면 shape 정보만 반환하고 경고 메시지 출력
• 전체 결측 열: 통계값을 모두 null로 반환
• 혼합 타입 열: object로 처리 후 숫자/날짜 변환 시도 (80% 임계값 적용)
• ydata-profiling 미설치: 경고만 출력하고 프로파일 리포트 없이 나머지 통계 정상 반환
• 대용량 데이터 (>100만 행): profiling은 minimal=True 모드 강제 적용

플랫폼 경로 설정

이 스킬은 특정 플랫폼의 절대 경로에 의존하지 않는다. 각 에이전트 환경에서 아래 3가지 경로를 자신의 환경에 맞게 결정하면 된다:

플랫폼별 참고:

• Anthropic Claude 컴퓨터: UPLOAD_DIR=/mnt/user-data/uploads, OUTPUT_DIR=/mnt/user-data/outputs
• OpenAI Code Interpreter: 둘 다 /mnt/data/
• 로컬 에이전트 (LangChain, Claude Code 등): 현재 작업 디렉토리(CWD) 기준

참고 문서

• references/type-inference.md — 타입 추론 알고리즘 상세 설명
• references/output-schema.md — 전체 출력 JSON 스키마 정의
• scripts/compute_stats.py — 메인 실행 스크립트 (CLI + 모듈)