Process multi-sheet Excel data by finding columns through keywords and counting specified values. Clean text fields to retain Chinese characters, then export the processed data as an Excel file with its size and download link.
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读取多 sheet Excel 文件，动态识别目标列进行统计，并使用正则清洗文本字段提取中文字符，最终输出标准化 Excel 文件。
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
This sub-skill covers one capability of the Excel workflow. For reading/counting/Parquet optimization, see the parent workflow SKILL.md.
Step1 文本字段清洗，使用正则表达式提取纯中文字符（过滤数字、特殊符号等）。
import re
def extract_chinese(text):
if pd.isna(text):
return text
# 仅保留 Unicode 中文字符范围
chinese_chars = re.findall(r'[一-龥]', str(text))
cleaned = ''.join(chinese_chars)
return cleaned if cleaned else ''
clean_col = '目标清洗列' # 占位示例，如'收货人'
if clean_col in df.columns:
df[clean_col] = df[clean_col].apply(extract_chinese)
Step2 动态模糊匹配列名，并统计该列中特定值的数量。
# 动态查找包含特定关键字的列
keyword = 'type'
target_val = 'varchar'
target_col = next((col for col in df.columns if keyword in str(col).lower()), None)
total_target_count = 0
details = []
if target_col is not None:
# 忽略大小写和首尾空格进行匹配
mask = df[target_col].astype(str).str.lower().str.strip() == target_val
count = mask.sum()
total_target_count += count
if count > 0:
details.append({
'sheet': target_sheet,
'target_count': count,
'total_rows': len(df)
})
print(f"{'='*50}")
print(f"匹配列 '{target_col}' 中值为 '{target_val}' 的总数: {total_target_count}")
print(f"{'='*50}")
for detail in details:
print(f" {detail['sheet']}: {detail['target_count']} 个匹配项 (共 {detail['total_rows']} 行)")
Step3 将清洗和处理后的数据保存为 Excel，并输出文件大小与下载链接。
output_path = "/mnt/data/cleaned_data_output.xlsx"
df.to_excel(output_path, index=False)
file_size = os.path.getsize(output_path)
print(f"清洗后的数据已保存至: {output_path}")
print(f"文件大小: {file_size} 字节")
# 生成标准下载链接格式
print(f"下载链接: sandbox:{output_path}")
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Compare counts and shares for two categories in Excel data. The skill cleans the selected columns, calculates differences and percentages, and produces a summary spreadsheet plus bar and pie charts.
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Analyze Excel data using custom categories, count distributions, and compare groups with charts. Score text using its length, technical terms, numbers, and selected complex concepts, then visualize difficulty levels and the relationship between text length and scores.
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Count categories in a chosen data column after removing missing values and placeholder labels. Calculate each category’s share and create high-resolution charts combining counts, percentages, pie charts, and horizontal bars for distribution reports.
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Clean category and numeric fields in structured data, compare groups with counts and cross-tabulations, and produce charts, Excel results, and a Markdown report. Export visuals as high-resolution PNG and SVG files for use in reports.
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Filter Excel data using candidate column names, RGB color values, text prefixes, and regular expressions, which match text patterns. Calculate totals and averages, then export results to Excel with highlighted rows and a download link.
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Filter rows from Excel or previously converted Parquet files, a format designed for efficient data storage. Summarize matching records by group with counts, percentages, and totals, then export the summary to Excel.
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