AIAgent-Hub · ChatGPT Data Analysis

Сведение разнородных таблиц ChatGPT Data Analysis

Объединение разнородных таблиц с сопоставлением схем, разрешением конфликтов значений и контролем непреднамеренного размножения строк.

Я приложу несколько файлов/листов из разных источников, которые нужно свести в единый датасет. Колонки названы по-разному, ключи могут не совпадать идеально.

Этапы:
1. Сопоставление схем: предложи маппинг столбцов между источниками (разные имена → каноническое имя). Выведи таблицу маппинга, дай подтвердить.
2. Приведение типов и форматов к общему стандарту перед join.
3. Определи ключ соединения. Если точного ключа нет — предложи составной или нечёткое сопоставление и покажи долю совпавших строк.
4. Выбери тип join (inner/left/outer) под мою цель и объясни, сколько строк теряется/добавляется при каждом.
5. Конфликты значений: если для одной сущности разные источники дают разные значения одного поля — НЕ затирай молча. Покажи конфликты таблицей и предложи правило разрешения (приоритет источника / самое свежее / непустое).
6. Проверь на размножение строк после join (неожиданный many-to-many) и предупреди.

Верни Python-код и итоговый датасет + лог: сколько строк из каждого источника, сколько совпало, сколько конфликтов.

data, chatgpt, merge, join, pandas, data-analysis