用途：面向校验 pandas DataFrame 的数据工程师，提供 pandera 模式定义与类型检查的常用写法。
主要能力：支持基础模式校验、收集全部错误、类式模式与类型注解、从 DataFrame 推断并导出模式；内置检查涵盖数值比较（Check.gt、Check.in_range）、字符串正则（Check.str_matches）、集合成员（Check.isin）、列唯一性（unique=True）与可空（nullable=True）；支持基于装饰器的输入、输出与 IO 校验（pa.check_output、pa.check_input、pa.check_io）。
使用方式：从 scripts/schemas.py 导入 create_user_schema、create_nullable_schema、create_date_range_schema、UserSchema、validate_with_errors、infer_and_export_schema。基础校验示例：schema = create_user_schema()；validated_df = schema.validate(df)。收集错误：validated_df, errors = validate_with_errors(df, schema)。类式校验：UserSchema.validate(df)，也可写作类型注解 pa.typing.DataFrame[UserSchema]。推断模式可用 infer_and_export_schema(df)，读取 python_code 或 yaml。
依赖：pandera>=0.18、pandas。
限制与未提供信息：资料未说明许可、价格、平台支持范围与性能表现，也未给出完整脚本内容；记录级校验场景资料建议改用 Pydantic。不编造未列出的功能或步骤。