用途：在需要通过代码而非手工编辑创建、读取、转换或丰富 Excel 文件时使用，覆盖读写电子表格、公式、图表、条件格式、数据验证、透视表生成、CSV 导入导出以及大文件处理策略。
主要能力：以 openpyxl 实现富格式（颜色、边框、字体）、公式、图表（柱状/折线/饼图）、条件格式（CellIsRule、ColorScaleRule、DataBarRule）、下拉与数值/日期数据验证；以 pandas 进行数据读取、聚合、透视表、CSV 与 XLSX 互转。库选择依据决策表：富格式用 openpyxl；数据分析、聚合、透视用 pandas；数据+格式化报告用 pandas + openpyxl；仅读数据用 pandas；大量写入用 openpyxl write_only；大量读取用 openpyxl read_only；CSV 转换用 pandas；图表用 openpyxl。
使用方式：分三阶段。先确定操作类型、数据源与体量、格式与公式需求、工作表结构与命名、性能需求；明确行数与是否需要格式化后再选库。再实现数据加载转换、格式/公式/验证、图表与条件格式，并对超过 10000 行的文件做内存优化。最后在 Excel、LibreOffice、Google Sheets 中验证公式计算、格式渲染、边界情况与数据准确性。read_only 工作簿用 wb.close() 关闭；大文件可用分块写入。
适用场景：生成带格式报表、从数据生成图表与透视表、Excel/CSV 转换、批量数据处理与自动化报告。
限制与注意：数据行数超过 Excel 上限 1,048,576 时应改用 CSV 或 Parquet；write_only 模式格式支持有限；日期需显式设置 number_format；避免逐个单元格设置样式；不要用 .xls；需跨多个表格软件测试渲染差异。资料未说明安装命令、收费、价格或平台要求。