Filter rows from a selected Excel sheet, summarize category counts and percentages, and export the required columns to a new workbook. The workflow also cleans filter values, renames columns, and provides a download link.
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动态统计多Sheet Excel文件行数以判断大文件处理逻辑，并根据特定条件筛选数据、重命名字段后导出为包含下载链接的新Excel文件，适用于多Sheet数据探查与条件过滤导出场景。
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 读取目标Sheet，清理字段格式并根据特定条件筛选记录，统计关键指标。
target_sheet = 'Sheet1' # 替换为实际sheet名
df_target = pd.read_excel(file_path, sheet_name=target_sheet)
# 清理目标列的字符串格式（去除首尾空格）
filter_col = 'group_col'
if filter_col in df_target.columns:
df_target[filter_col] = df_target[filter_col].astype(str).str.strip()
# 筛选符合条件的记录
target_value = 'target_value_example'
mask = df_target[filter_col] == target_value
df_filtered = df_target[mask]
# 统计特定范围的种类数量
target_col = 'target_col'
if target_col in df_filtered.columns:
specific_ranges = df_filtered[target_col].dropna().unique()
print(f"{target_col} 种类数量:", len(specific_ranges))
# 统计各分类数量与占比
value_counts_df = df_filtered[target_col].value_counts().reset_index()
value_counts_df.columns = [target_col, '数量']
value_counts_df['占比'] = (value_counts_df['数量'] / value_counts_df['数量'].sum()).map('{:.2%}'.format)
# 添加总计行
total_row = pd.DataFrame({
target_col: ['总计'],
'数量': [value_counts_df['数量'].sum()],
'占比': ['100.00%']
})
value_counts_df = pd.concat([value_counts_df, total_row], ignore_index=True)
print(f"\n{target_col} 分布情况:\n", value_counts_df.head())
Step2 提取所需字段，对结果进行字段重命名与格式化处理，保存为新的Excel文件并生成下载链接。
# 提取需要的列并重命名
selected_cols = ['col1', 'col2', filter_col, target_col]
# 确保列存在
existing_cols = [col for col in selected_cols if col in df_filtered.columns]
result_df = df_filtered[existing_cols].copy()
# 字段重命名映射字典
rename_mapping = {
'col1': '重命名列1',
'col2': '重命名列2',
filter_col: '筛选维度',
target_col: '分析维度'
}
result_df = result_df.rename(columns=rename_mapping)
# 保存结果并提供下载链接
output_path = "filtered_result_output.xlsx"
result_df.to_excel(output_path, index=False)
print("结果已保存至:", output_path)
print(f"[下载结果文件](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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