在用户需要处理 Excel 文件、表格数据、批量转换或报表生成时应用本 skill。

技术栈

• 读写 .xlsx：openpyxl（保留格式、公式、多工作表）
• 数据分析/透视：pandas + openpyxl 引擎
• 旧格式 .xls：xlrd（只读）

优先用 openpyxl 做单元格级操作和格式保留；需要筛选、聚合、合并多表时用 pandas。

依赖

pip install openpyxl pandas xlrd

或使用 skill 自带：pip install -r scripts/requirements.txt

通用流程

• 确认输入：文件路径、工作表名或索引、是否有表头、编码（CSV 时）。
• 读取：用 openpyxl 或 pandas 按需读取整表/区域。
• 处理：按用户需求转换、过滤、合并、计算。
• 写出：指定输出路径与格式（.xlsx/.csv）；必要时保留原格式或新建工作簿。
• 校验：检查行数、关键列、重复值或业务规则。

读取 Excel

整表为 list of dict（保留表头）：

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook("input.xlsx", read_only=True, data_only=True)
ws = wb.active  # 或 wb["Sheet1"]
rows = list(ws.iter_rows(min_row=1, values_only=True))
header = rows[0]
data = [dict(zip(header, row)) for row in rows[1:]]
wb.close()

用 pandas（适合分析、过滤、合并）：

import pandas as pd
df = pd.read_excel("input.xlsx", sheet_name=0, engine="openpyxl")
# sheet_name 可为 0、"Sheet1" 或 [0, 1] 多表

指定区域：

# openpyxl
for row in ws["A1:D10"]:
    ...
# pandas
df = pd.read_excel("input.xlsx", usecols="A:D", header=0, nrows=100)

写入 Excel

新建并写入（openpyxl）：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, Alignment
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "结果"
ws.append(["列A", "列B", "列C"])
for row in data_rows:
    ws.append(row)
ws["A1"].font = Font(bold=True)
wb.save("output.xlsx")

用 pandas 写出多表：

with pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name="汇总", index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name="明细", index=False)

追加到已有文件（先加载再写）：

wb = openpyxl.load_workbook("existing.xlsx")
ws = wb["Sheet1"]
for row in new_rows:
    ws.append(row)
wb.save("existing.xlsx")

常见任务速查

批量处理

当用户需要处理目录下多个 Excel 时：

• 用 pathlib.Path("目录").glob("*.xlsx") 枚举文件。
• 对每个文件读取 → 处理 → 可汇总到一个 DataFrame 或分别写出。
• 输出可为一个合并文件，或 原名_out.xlsx 等约定；在 SKILL 中明确输出命名规则。
• 出错时记录文件名和异常，继续处理其余文件，最后汇总报错列表。

校验与错误处理

• 读取前用 Path(file).exists() 检查文件存在。
• 表为空或缺少预期列时给出明确提示（列名/行数）。
• 写入前若目标文件已存在，按用户要求覆盖或换名；大文件考虑 write_only=True 或分块。
• 捕获 openpyxl.utils.exceptions.InvalidFileException、KeyError（工作表名）等并返回可读错误信息。

工具脚本

skill 目录下 scripts/ 提供可执行脚本，优先在用户环境中运行脚本而非临时写长代码。

更多说明

• 详细 API 与参数见 reference.md。
• 更多场景示例见 examples.md。