xlsx

用途

xlsx 技能用于创建、编辑和分析 .xlsx 电子表格文件。当用户需要处理 Excel 文件时，该技能提供相应工具与工作流，覆盖数据读取、公式编写、格式化、数据分析与可视化等任务。

主要能力

使用 pandas 进行数据分析、可视化与基础操作，例如读取单个或多个工作表、预览数据、查看列信息与统计信息、导出 Excel。
使用 openpyxl 创建新工作簿或加载已有文件，添加或修改数据、公式与格式，支持字体、填充、对齐、列宽等设置，以及插入行、删除列、新建工作表。
通过 recalc.py 脚本重新计算公式：该脚本在首次运行时自动配置 LibreOffice 宏，重新计算所有工作表中的公式，扫描所有单元格中的 Excel 错误，并返回包含错误位置与数量的 JSON。
支持公式验证清单，包括抽样引用检查、列映射确认、行偏移注意、NaN 处理、除零检查、跨表引用格式等。

使用方式

选择工具：数据分析用 pandas，公式与格式化用 openpyxl。
创建或加载：新建工作簿或加载已有文件。
修改：添加或编辑数据、公式与格式。
保存：写入文件。
重新计算公式（使用公式时必做）：运行 python recalc.py output.xlsx。
验证并修复错误：脚本返回 JSON，若状态为 errors_found，查看 error_summary 中的错误类型与位置，修复后再次计算。

创建文件示例：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment

wb = Workbook()
sheet = wb.active
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'
sheet.append(['Row', 'of', 'data'])
sheet['B2'] = '=SUM(A1:A10)'
sheet['A1'].font = Font(bold=True, color='FF0000')
sheet['A1'].fill = PatternFill('solid', start_color='FFFF00')
sheet['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')
sheet.column_dimensions['A'].width = 20
wb.save('output.xlsx')

编辑已有文件示例：

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('existing.xlsx')
sheet = wb.active
for sheet_name in wb.sheetnames:
    sheet = wb[sheet_name]
    print(f"Sheet: {sheet_name}")
sheet['A1'] = 'New Value'
sheet.insert_rows(2)
sheet.delete_cols(3)
new_sheet = wb.create_sheet('NewSheet')
new_sheet['A1'] = 'Data'
wb.save('modified.xlsx')

重新计算命令：

python recalc.py <excel_file> [timeout_seconds]

例如：python recalc.py output.xlsx 30

适用场景

创建或编辑包含公式、格式化的 Excel 模型。
对 Excel 数据进行探索性分析与可视化。
更新已有模板，同时保持其原有格式、样式与约定。
财务模型构建，需遵循配色与数字格式规范。

限制与要求

公式重新计算需要 LibreOffice；脚本在首次运行时自动配置。
openpyxl 创建或修改的文件中，公式以字符串形式存在，不含计算值，必须使用 recalc.py 更新。
使用 data_only=True 打开并保存后，公式会被值替换并永久丢失。
所有 Excel 文件必须零公式错误，包括 #REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#N/A、#NAME?。
更新模板时，必须研究并精确匹配现有格式、样式与约定，不得强加标准化格式。
财务模型需遵循行业标准配色：蓝色文本（RGB: 0,0,255）为硬编码输入与情景变更数字；黑色文本（RGB: 0,0,0）为所有公式与计算；绿色文本（RGB: 0,128,0）为同一工作簿内其他工作表的链接；红色文本（RGB: 255,0,0）为外部文件链接；黄色背景（RGB: 255,255,0）为需注意的关键假设或需更新的单元格。
数字格式规则：年份格式化为文本字符串（如 "2024" 而非 "2,024"）；货币使用 $#,##0 格式并在表头注明单位（如 "Revenue ($mm)"）；零值通过数字格式显示为 "-"，包括百分比（如 "$#,##0;($#,##0);-"）；百分比默认 0.0% 格式（一位小数）；倍数格式化为 0.0x（如 EV/EBITDA、P/E）；负数使用括号 (123) 而非负号 -123。
公式构建规则：所有假设（增长率、利润率、倍数等）放在单独的假设单元格中；公式中使用单元格引用而非硬编码值，例如用 =B5*(1+$B$6) 而非 =B5*1.05；验证所有单元格引用正确；检查范围是否存在差一错误；确保所有预测期公式一致；用边界情况（零值、负数）测试；验证无意外循环引用。
硬编码值需注释或写在表格旁，格式为 "Source: [System/Document], [Date], [Specific Reference], [URL if applicable]"。
代码风格：生成 Python 代码时保持简洁，避免不必要注释、冗长变量名与冗余操作，避免不必要的 print 语句；Excel 文件中为复杂公式或重要假设添加单元格注释，记录硬编码值的数据来源，为关键计算与模型部分添加说明。

技能介绍

用途

主要能力

使用方式

适用场景

限制与要求