用途：处理大规模 Excel 数据的预处理环节，属于 Excel 工作流的子技能，聚焦“数据清洗”这一能力（读取、计数与 Parquet 优化参见父工作流 SKILL.md）。
主要能力与用法： 第一步，根据总行数判断数据量是否过大，若满足条件则把 Excel 转为 Parquet 提升读写效率后再读取。示例使用 pandas：file_path = "input_data.xlsx"、parquet_path = "temp_data.parquet"，通过 pd.ExcelFile 遍历各 sheet、pd.concat 合并后 df_all.to_parquet(parquet_path, engine='pyarrow', index=False)，再用 pd.read_parquet(parquet_path) 读取。 第二步，对目标文本字段做清洗，用正则只保留中文字符（Unicode 范围 [一-鿿]）。定义 clean_chinese_text(text)，对缺失值返回原值，否则 str 后 re.findall 提取中文字符并 join；通过 df[target_col].apply(clean_chinese_text) 应用，需把 target_col 替换为实际列名。 第三步，用 df.to_excel(output_path, index=False) 保存为 cleaned_data.xlsx，并打印本地下载链接 file://{output_path}。
适用场景：大规模 Excel 表格的预处理与中文字符提取清洗。
限制：资料未说明行数阈值、支持的文件规模、依赖版本与权限要求，暂未提供；清洗会丢弃非中文内容（如 #、-、数字），使用前需确认是否符合业务需求。