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Data Splitter
ASecurity'JSONL比例切分工具。读取JSONL数据集,按给定比例拆成多个子集,支持随机切分和按字段分层切分。
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- Added September 11, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 4 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill data_splitter --agent claude-codeAre you the author of Data Splitter?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-data-splitter)---
name: data_splitter
description: 'JSONL比例切分工具。读取JSONL数据集,按给定比例拆成多个子集,支持随机切分和按字段分层切分。
当用户明确提到按比例拆分JSONL、训练集/验证集/测试集切分、分层保持类别分布等需求时使用此skill。
即使用户没有明确说出"切分",只要任务是把一份JSONL按比例分成多个子集,就应该使用此skill。
不负责按固定条数均匀分块,不负责按份数切块,也不负责处理非JSONL输入。
'
name_zh: 数据分割算子
input_params:
- name: input
type: string
required: true
description: 输入JSONL文件路径
- name: outputs
type: string
required: true
description: 输出文件路径,逗号分隔
- name: ratios
type: string
required: true
description: 分割比例,逗号分隔(如0.7,0.2,0.1)
- name: stratify_field
type: string
required: false
default: ''
description: 分层字段(用于分层分割)
- name: seed
type: string
required: false
default: "42"
description: 随机种子
- name: log_file
type: string
required: false
default: ''
description: 日志文件路径
output_params:
- name: outputs
type: list
description: 分割后的数据子集
- name: split_stats
type: object
description: 分割统计信息
tag: 数据筛选
publisher: COMMUNITY
---
# Data Splitter 数据分割 Skill
## 功能概述
本skill用于将JSONL数据集按比例拆分为多个子集,支持:
- **随机切分**:打乱后按比例拆分
- **分层切分**:按指定字段保持类别分布一致
## 触发条件
当用户请求以下任务时,应使用此skill:
- 按比例拆分JSONL
- 训练集/验证集/测试集拆分
- 数据集切分
- 分层切分
- JSONL样本拆分
## 核心参数说明
### 必需参数
| 参数 | 说明 |
|------|------|
| `--input` | 输入JSONL文件路径 |
| `--outputs` | 输出文件路径,逗号分隔 |
| `--ratios` | 分割比例,逗号分隔 |
### 可选参数
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| `--stratify_field` | 分层字段 | 空 |
| `--seed` | 随机种子 | `42` |
| `--log_file` | 日志文件路径 | 空 |
## 输入文件格式
```jsonl
{"id": 1, "category": "A", "text": "样本1"}
{"id": 2, "category": "A", "text": "样本2"}
{"id": 3, "category": "B", "text": "样本3"}
{"id": 4, "category": "C", "text": "样本4"}
```
## 使用方法
### 随机切分
```bash
python scripts/run_data_splitter.py \
--input data.jsonl \
--outputs train.jsonl,valid.jsonl,test.jsonl \
--ratios 0.7,0.2,0.1 \
--seed 42
```
### 分层切分
```bash
python scripts/run_data_splitter.py \
--input data.jsonl \
--outputs train.jsonl,valid.jsonl,test.jsonl \
--ratios 0.7,0.2,0.1 \
--stratify_field category \
--seed 42
```
## 输出示例
```text
[OK] Data splitting completed
[train.jsonl] 7 records (70.0%)
[valid.jsonl] 2 records (20.0%)
[test.jsonl] 1 records (10.0%)
Input: data.jsonl
Total records: 10
Split ratios: [0.7, 0.2, 0.1]
Stratified: True
Stratify field: category
Random seed: 42
```
## 环境要求
```bash
python scripts/run_data_splitter.py --help
```
## 注意事项
1. `--outputs` 的数量必须与 `--ratios` 一致。
2. `--ratios` 的总和建议为 1.0。
3. 分层切分适合类别不平衡数据,但小样本类别仍可能受整数取整影响。
4. 输入必须是 JSONL,每行一个 JSON 对象。
Files in this skill
- SKILL.md
- scripts/example_input.json
- scripts/run_data_splitter.py
- skill.json
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