用途：这是 Excel 分析工作流中的一个子技能步骤，覆盖从读取文件、统计行数到生成条件格式报告的环节。完整流程（文件读取、行数统计、大文件优化、导出）需参考父工作流 SKILL.md。
主要能力：
- 读取文件并统计所有 sheet 的行数，汇总打印总行数，用于判断是否需要大文件加速（步骤1中会先获取 sheet 列表并逐表读取行数）。
- 提取目标实体的时间序列数据，计算平均值，构建包含时间维度、指标数值、是否低于平均值三列的结构化 DataFrame（目标实体用占位示例，如 Target_Entity 或 US）。
- 使用 openpyxl 输出 Excel 报告，包含合并主标题、蓝色表头、加粗字体、细边框、居中对齐、列宽调整，并对低于平均值的整行填充绿色（颜色 92D050）。
使用方式：按步骤依次运行 Python 代码。示例（保持原样）：
file_path = "input_data.xlsx" wb = openpyxl.load_workbook(file_path, read_only=True) sheet_names = wb.sheetnames
统计总行数后，用 pandas 读取数据并提取目标实体行，再计算平均值、构建 result_df，最后用 openpyxl 保存为 output_report.xlsx。
适用场景：需要对 Excel 中的实体指标按时间序列做均值比较并生成可视化区分（如低于均值标绿）的分析报告。
限制：资料中为占位示例，目标实体、时间列范围、表头行位置需按实际数据调整。未提供安装命令、平台信息、收费信息、性能或效果说明。步骤1片段缺少代码围栏且缩进不完整，实际执行时需自行补全语法。