From 0632c0b0f1cde5938b9ef2b1e64579ea4263ff88 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: gitee-bot <no-reply@git.oschina.net>
Date: Fri, 13 Jun 2025 10:33:17 +0000
Subject: [PATCH] Update README.md

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 README.md | 137 ++++++++++++++++++++++++++++++------------------------
 1 file changed, 76 insertions(+), 61 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 4ff143b..5b4fbb3 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,69 +1,84 @@
+
+
 # Shift_ILLQStd 项目说明文档
 
-📌 **介绍**  
-Shift_ILLQStd 是一个基于 Python 的轻量级工具，旨在提供高效的数据处理与标准化功能。该项目专注于简化复杂数据的转换流程，适用于需要快速实现数据清洗、格式转换或质量控制的场景。通过模块化设计，用户可灵活扩展功能以满足多样化需求。
-
-🛠 **软件架构**  
-项目采用单文件核心架构（`Shift_ILLQStd.py`），依赖标准库及以下第三方库：  
-- `pandas`：用于结构化数据操作  
-- `numpy`：提供数值计算支持  
-- `argparse`：实现命令行参数解析  
-整体设计遵循“单一职责原则”，通过函数式编程风格提升可读性与可维护性。
-
-📦 **安装教程**  
-1. 克隆仓库  
-   ```bash
-   git clone https://github.com/yourname/Shift_ILLQStd.git
-   ```
-2. 进入项目目录  
-   ```bash
-   cd Shift_ILLQStd
-   ```
-3. 安装依赖（建议使用虚拟环境）  
-   ```bash
-   python -m venv venv && source venv/bin/activate  # Linux/macOS
-   pip install -r requirements.txt
-   ```
-
-🚀 **使用说明**  
-**基础用法**  
+将 CSV 文件标准化为 Parquet 格式的数据质量增强工具
+
+---
+
+## 功能特性
+- CSV 到 Parquet 格式转换
+- 数据质量检查模式（验证数据完整性、格式规范性）
+- 支持大型数据集处理
+- 跨平台兼容性（Windows/macOS/Linux）
+
+---
+
+## 安装指南
+
+### 依赖要求
+- Python 3.7+
+- pandas >= 1.3
+- pyarrow >= 6.0
+
+### 安装步骤
 ```bash
-python Shift_ILLQStd.py --input <输入文件路径> --output <输出文件路径> [可选参数]
+# 创建虚拟环境（推荐）
+python -m venv venv
+source venv/bin/activate  # Linux/macOS
+venv\Scripts\activate     # Windows
+
+# 安装依赖
+pip install pandas pyarrow
 ```
 
-**示例**  
-```bash
-# 将 CSV 文件标准化为 Parquet 格式
-python Shift_ILLQStd.py --input data.csv --output result.parquet --format parquet
+---
+
+## 使用说明
 
-# 启用数据质量检查模式
-python Shift_ILLQStd.py --input data.xlsx --validate --log-level debug
+### 基础用法
+```bash
+python Shift_ILLQStd.py \
+  --input input.csv \
+  --output output.parquet \
+  --enable-quality-check
 ```
 
-**参数说明**  
-| 参数 | 描述 | 默认值 |
-|------|------|--------|
-| `--input` | 输入文件路径（支持 CSV/XLSX/JSON） | 无 |
-| `--output` | 输出文件路径（支持 Parquet/CSV） | 无 |
-| `--format` | 输出格式（parquet/csv） | parquet |
-| `--validate` | 启用数据质量校验 | False |
-| `--log-level` | 日志级别（debug/info/error） | info |
-
-💡 **特色功能**  
-- **多格式支持**：无缝转换 CSV/XLSX/JSON 到 Parquet  
-- **智能校验**：内置空值检测、类型一致性检查  
-- **高性能**：基于 Pandas 批量处理，单文件处理速度提升 300%  
-- **跨平台**：兼容 Windows/Linux/macOS  
-
-🤝 **参与贡献**  
-1. Fork 仓库  
-2. 创建特性分支（`git checkout -b feature/awesome-feature`）  
-3. 提交代码（`git commit -m 'Add some feature'`）  
-4. 推送分支（`git push origin feature/awesome-feature`）  
-5. 提交 Pull Request  
-
-📄 **许可证**  
-本项目采用 MIT License - 参见 [LICENSE](LICENSE) 文件获取详细条款  
-
----  
-© 2023 Shift_ILLQStd 开发团队. 保留所有权利.
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+### 参数说明
+| 参数 | 描述 | 必填 |
+|------|------|------|
+| --input | 输入 CSV 文件路径 | ✅ |
+| --output | 输出 Parquet 文件路径 | ✅ |
+| --enable-quality-check | 启用数据质量验证模式 | ❌ |
+| --config | 自定义质量检查规则配置文件 | ❌ |
+
+---
+
+## 输出规范
+生成的 Parquet 文件包含：
+1. 标准化字段命名（小写+下划线）
+2. 自动类型推断优化
+3. 压缩存储（默认使用 Snappy 压缩）
+4. 数据质量报告（启用模式时生成 output_quality_report.txt）
+
+---
+
+## 贡献指南
+欢迎通过以下方式参与：
+1. Fork 仓库并提交 Pull Request
+2. 在 Issues 中报告缺陷或提出需求
+3. 完善数据质量检查规则库
+
+---
+
+## 许可证
+MIT License（需补充完整法律文本）
+
+---
+
+## 支持联系
+如有问题请通过 GitHub Issues 联系维护团队
+
+---
+
+> 注意：处理敏感数据时请确保符合数据隐私规范，转换前建议进行数据脱敏处理。
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