当电子表格文件是主要输入或输出时使用此技能。这意味着用户想要：打开、读取、编辑或修复现有的 .xlsx、.xlsm、.csv 或 .tsv 文件（例如添加列、计算公式、格式化、制图、清理混乱数据）；从头创建新的电子表格或从其他数据源创建；或在表格文件格式之间进行转换。当用户通过名称或路径引用电子表格文件时特别触发——即
复制下面这句话，粘贴给 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具，它会读取安装说明并在你确认后完成安装。
请阅读 https://ai.atlankj.com/install/asset/gh-xlsx-zh-30ffd6a7d0e7 ，按照其中的说明把「xlsx」安装到你（当前 AI 工具）中。执行前先告诉我将运行的命令和写入的位置，等我确认。
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重要说明： 所有
scripts/路径均相对于此技能目录。 运行方式：cd {this_skill_dir} && python scripts/...或使用execute_shell_command的cwd参数。
除非用户或现有模板另有规定
用户可能要求您创建、编辑或分析 .xlsx 文件的内容。您有不同的工具和工作流可用于不同的任务。
soffice)：通过 scripts/recalc.py 进行公式重新计算git 是可选的，但可以改善验证工作流中的红线差异输出。PATH 中可用；如果缺失，报告依赖问题并停止（不要反复重试）。公式重新计算需要 LibreOffice：使用 scripts/recalc.py 重新计算公式值。该脚本在首次运行时自动配置 LibreOffice，并处理 Unix 套接字受限的沙箱环境（通过 scripts/office/soffice.py）。
对于数据分析、可视化和基本操作，使用 pandas 提供的强大数据操作功能：
import pandas as pd
# 读取 Excel
df = pd.read_excel('file.xlsx') # Default: first sheet
all_sheets = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None) # All sheets as dict
# 分析数据
df.head() # Preview data
df.info() # Column info
df.describe() # Statistics
# 写入 Excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
始终使用 Excel 公式，而不是在 Python 中计算值后硬编码。 这确保电子表格保持动态且可更新。
# 错误做法：在 Python 中计算并硬编码结果
total = df['Sales'].sum()
sheet['B10'] = total # Hardcodes 5000
# 错误做法：在 Python 中计算增长率
growth = (df.iloc[-1]['Revenue'] - df.iloc[0]['Revenue']) / df.iloc[0]['Revenue']
sheet['C5'] = growth # Hardcodes 0.15
# 错误做法：在 Python 中计算平均值
avg = sum(values) / len(values)
sheet['D20'] = avg # Hardcodes 42.5
# 正确做法：让 Excel 自行计算总和
sheet['B10'] = '=SUM(B2:B9)'
# 正确做法：将增长率写成 Excel 公式
sheet['C5'] = '=(C4-C2)/C2'
# 正确做法：使用 Excel 函数计算平均值
sheet['D20'] = '=AVERAGE(D2:D19)'
这适用于所有计算——总计、百分比、比率、差值等。电子表格应能在源数据更改时重新计算。
python scripts/recalc.py output.xlsx
status 为 errors_found，检查 error_summary 获取具体错误类型和位置#REF!：无效的单元格引用#DIV/0!：除以零#VALUE!：公式中的数据类型错误#NAME?：无法识别的公式名称# 使用 openpyxl 处理公式和格式
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment
wb = Workbook()
sheet = wb.active
# 添加数据
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'
sheet.append(['Row', 'of', 'data'])
# 添加公式
sheet['B2'] = '=SUM(A1:A10)'
# 设置格式
sheet['A1'].font = Font(bold=True, color='FF0000')
sheet['A1'].fill = PatternFill('solid', start_color='FFFF00')
sheet['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')
# 列宽
sheet.column_dimensions['A'].width = 20
wb.save('output.xlsx')
# 使用 openpyxl 保留公式和格式
from openpyxl import load_workbook
# 加载现有文件
wb = load_workbook('existing.xlsx')
sheet = wb.active # or wb['SheetName'] for specific sheet
# 处理多个工作表
for sheet_name in wb.sheetnames:
sheet = wb[sheet_name]
print(f"Sheet: {sheet_name}")
# 修改单元格
sheet['A1'] = 'New Value'
sheet.insert_rows(2) # Insert row at position 2
sheet.delete_cols(3) # Delete column 3
# 新增工作表
new_sheet = wb.create_sheet('NewSheet')
new_sheet['A1'] = 'Data'
wb.save('modified.xlsx')
通过 openpyxl 创建或修改的 Excel 文件包含公式字符串但不包含计算值。使用提供的 scripts/recalc.py 脚本重新计算公式：
python scripts/recalc.py <excel_file> [timeout_seconds]
示例：
python scripts/recalc.py output.xlsx 30
该脚本：
确保公式正常工作的快速检查：
pd.notna() 检查空值/ 之前检查分母（#DIV/0!）脚本返回包含错误详情的 JSON：
{
"status": "success", // or "errors_found"
"total_errors": 0, // Total error count
"total_formulas": 42, // Number of formulas in file
"error_summary": { // Only present if errors found
"#REF!": {
"count": 2,
"locations": ["Sheet1!B5", "Sheet1!C10"]
}
}
}
data_only=True 读取计算值：load_workbook('file.xlsx', data_only=True)data_only=True 打开并保存，公式将被替换为值并永久丢失read_only=True，写入时使用 write_only=Truepd.read_excel('file.xlsx', dtype={'id': str})pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['A', 'C', 'E'])pd.read_excel('file.xlsx', parse_dates=['date_column'])重要：生成用于 Excel 操作的 Python 代码时：
对于 Excel 文件本身：