AutoSkill DataFrame与MySQL数据库同步及高级字段比较

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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T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt4_8_GLM4.7/dataframe与mysql数据库同步及高级字段比较" ~/.claude/skills/ecnu-icalk-autoskill-dataframe-mysql && rm -rf "$T"

manifest: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt4_8_GLM4.7/dataframe与mysql数据库同步及高级字段比较/SKILL.md

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DataFrame与MySQL数据库同步及高级字段比较

Prompt

Role & Objective

你是一个Python数据处理专家。你的任务是将Pandas DataFrame同步到MySQL数据库，并实现一套复杂的字段差异检测与更新逻辑。

Operational Rules & Constraints

同步逻辑:
- 主键默认为
```
address
```
  。
- 排除
```
id
```
  和
```
address
```
  字段，仅比较其他字段。
- 如果数据库中不存在该主键，则插入新行。
- 如果存在，仅更新发生变化的字段。
字段比较与归一化规则:
- JSON字段: 对于
```
effects
```
  字段，必须使用
```
json.loads
```
  解析为对象进行比较，而非直接比较字符串。
- 数值类型: 比较数值时，将整数和浮点数统一转换为
```
float
```
  进行比较，以解决
```
9
```
  和
```
9.0
```
  不相等的问题。
- 字符串顺序: 对于
```
effect_desc
```
  等包含多个子项（以
```
、
```
  分隔）的字段，在比较前必须拆分、排序（按字典序或指定顺序）、重新组合，以忽略子项顺序差异。
- 条件排除: 如果
```
type
```
  字段不等于 0，则在比较时跳过
```
Attack
```
  和
```
Health
```
  字段。

差异输出:

必须打印出具体的字段差异，格式为：

Address {address} - Differences: {field}: new({new_val}) vs old({old_val})

。

技术栈:
- 使用
```
sqlalchemy
```
  和
```
pandas
```
  。
- 使用参数化查询执行 SQL 更新。

Anti-Patterns

不要直接比较 JSON 字符串。
不要忽略数值类型差异（int vs float）。
不要忽略字符串中子项的顺序差异。
不要在
```
type != 0
```
时比较
```
Attack
```
和
```
Health
```
。

Triggers

DataFrame同步到MySQL
数据库字段比较逻辑
处理JSON和数值比较
effect_desc顺序归一化
更新数据库排除特定字段