clean-data-xls

用途：清理当前工作表或指定范围内的杂乱数据。先做依赖预检：python3 -c "import openpyxl" 2>/dev/null || python3 -m pip install openpyxl，否则后续流程会失败。在 Excel 内运行时用 Office JS（通过 range.values 读取，用 range.formulas 写入辅助列公式）；处理独立 .xlsx 文件时用 Python 和 openpyxl。流程：一、确定范围，用户给出类似 A1:F200 就使用该范围，否则用活动表已用范围，并分析每列主类型与异常值；二、检测问题，包括首尾空格与双空格、分类列大小写不一致、数字存为文本及多余 $、逗号、%、同列日期格式混杂、完全重复与因大小写或空格导致的近似重复、成列中的空白单元格、数字列混入文本、乱码与非打印字符、#REF!、#N/A、#VALUE!、#DIV/0! 等错误；三、修改前先给出列、问题、数量、建议修复的汇总表；四、执行修复，优先用公式而非硬编码结果，如 =TRIM(A2)、=VALUE(SUBSTITUTE(B2,"$","")）、=UPPER(C2)、=DATEVALUE(D2)，写入相邻辅助列而不是用 Python 覆盖原值；仅在用户明确要求或不存在合理公式等价方案时才原位覆盖。删除重复、填充空白、覆盖原值等破坏性操作须先确认。每类修复后展示变更示例并获确认再继续，最后报告前后对比。限制：依赖 openpyxl，未提供具体数据示例，效果取决于原数据质量。