挑战课程 · 任一编码 Agent + pandas

用 Agent 做探索性数据分析

一门挑战课程——让你的 Agent 处理一份脏的商店导出数据,产出一份经过真值校验的 EDA 摘要。

入门5 个挑战1–2 hours新手向;第一门 pandas 课程免费课程徽章:探索分析挑战者审核于 2026-09-12中文 + English

把这一句话粘贴给你的 Agent,即可开始:

Read https://flypython.com/skills/flypython/SKILL.md and start the FlyPython course `da-eda`.

需要一个能执行命令并联网的编码 Agent(纯网页聊天 AI 做不了)。Agent 会用一次性授权链接为你授权、 自己取回课程文件——你不需要下载任何东西。 还没装 FlyPython Skill选你工具对应的工具课 →

概览

学到什么一个 pandas 脚本:清洗 142 行脏导出(重复、坏金额、坏日期),产出经真值校验的 results.json——一套可以迁移到你自己数据上的加载 → 清洗 → 统计流水线。
适合谁新手向;第一门 pandas 课程 · PATH 中有 Python 3.11 或更新版本
时长与费用1–2 hours · 免费

开始

一次运行是怎么跑的

Agent 负责驱动;课程文件经 Skill 到达你的工作目录——不下载、不 clone。

Skill任一编码 Agent + pandas

Skill 负责取文件

把上方入口语句粘贴给你的 Agent。它会带你走一次性授权链接(核对码、点「允许」),自己取回本课文件,然后陪你做题。没装 Skill 的 Agent 也可以用这段简报:

请完成 FlyPython 挑战课程「用 Agent 做探索性数据分析」(course id course-da-eda)的检查点 。
机读简报:https://flypython.com/api/challenges/da-eda
打开课程文件夹,先读 TASK.md——它就是契约。
规则:最小变更、不新增依赖、绝不修改 tests/ 或 solution/。
用 python verify.py 检查直到门控通过,把每个认领码告诉我。

Agent 在任务契约下工作:最小变更、不新增依赖、绝不修改 solution/。可选引导模式见 COURSE.md。

文件

文件自己到达

课程文件在 /api/challenges/da-eda/files——Agent 取清单后按路径逐个写入。你无需手动下载任何东西。

场景皮肤

同样的技能,你熟悉的领域

三个皮肤走同一份代码和同一套测试。开课前选一个最贴近你工作的。

scenario/shop-export/transactions.csv

脏的商店导出

142 行,含完全重复、不可解析金额与一条坏日期。

验证

“完成”由什么决定

十二个测试的契约套件,按真值断言精确数字。starter 必须复现未完成状态;已审核实现 12/12 通过。

python verify.py  # 在课程文件夹运行:打印检查点状态 + 认领码

把这套方法带回你的项目

第 5 课把工作流——而不是代码——迁移到你真正拥有的一个脚本上:三行任务契约、一个从红变绿的新测试、 一份写明测试不能证明什么的记录。同一个循环在AI Coding 工作方法指南中有完整描述, 并可由可运行示例练习。

认领你的证据

检查点通过后,python verify.py 会打印确定性认领码。 完成授权的 Agent 会替你一次性批量提交;手动提交则粘贴到进度页—— 每个检查点 10 分,集齐五个获得 探索分析挑战者 课程徽章。认领码是自我声明的证据,不是证书。

验证不能证明什么

通过课程套件只证明被锚定的行为在测试输入上成立——不等于明天的数据也对,不等于生产性能达标, 在你为自己的项目写下契约之前,也不代表你项目里的任何事。仓库测试是证据,不是你的结果。