Analyze Excel datasets totaling at least 10,000 rows using an existing Parquet file, a column-based data format. Extract a chosen metric, identify the category with the highest value, and export an Excel summary with that row highlighted.
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当Excel文件总行数超过1万行时，通过转换为Parquet格式提升读取性能，提取目标指标并计算最大值，最后将结果输出为Excel并对特定行进行高亮标注。
실행 점수 미검증
설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Step1 读取文件并统计所有 sheet 的行数，汇总后打印总行数，用于判断数据规模是否需要启用大文件处理。
import pandas as pd
file_path = "input_data.xlsx"
# 读取所有sheet并统计总行数
xls = pd.ExcelFile(file_path)
sheet_names = xls.sheet_names
print(f"Sheet列表: {sheet_names}")
total_rows = 0
for sheet in sheet_names:
# 仅读取一列以加快行数统计速度
df_temp = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet, usecols=[0], header=None)
rows = len(df_temp)
total_rows += rows
print(f"Sheet '{sheet}': {rows} 行")
print(f"\n总行数 = {total_rows}")
Step2 当总行数 ≥ 1万时，读取已转换为 Parquet 格式的数据文件，通过行列匹配提取目标指标数据，并找出最大值及其对应分类。
import pandas as pd
# 假设已通过大文件处理技能将Excel转换为Parquet
parquet_path = "converted_data.parquet"
df = pd.read_parquet(parquet_path)
# 假设第2行（索引1）是分类表头（如：控股类型、区域等）
header_row = df.iloc[1].tolist()
print("分类表头:", header_row)
# 找到目标指标所在的行（占位示例：'目标指标名称'）
target_metric = '目标指标名称'
target_rows = df[df[0] == target_metric]
if not target_rows.empty:
# 提取数值
values = target_rows.iloc[0, 1:].tolist()
# 清洗数据并找出最大值及其对应的分类
numeric_values = []
for val in values:
try:
numeric_values.append(float(val))
except:
numeric_values.append(0)
max_val = max(numeric_values)
max_idx = numeric_values.index(max_val)
max_type = header_row[1:][max_idx]
print(f"\n指标最高的分类: {max_type} ({max_val})")
# 准备写入Excel的数据结构
result_data = list(zip(header_row[1:], numeric_values))
Step3 将提取的分析结果保存为新的 Excel 文件，并使用 openpyxl 对最大值所在行进行背景色高亮标注，最后验证输出。
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import PatternFill
from openpyxl import load_workbook
output_path = "analysis_result.xlsx"
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "数据分析结果"
# 写入表头
headers = ["分类类型", "指标数值"]
ws.append(headers)
# 写入数据 (使用Step2提取的 result_data，此处为防空值做备用示例)
if 'result_data' not in locals():
result_data = [("分类A", 100), ("分类B", 500), ("分类C", 200)]
max_type = "分类B"
for row in result_data:
ws.append(row)
# 找到最大值所在行并标绿
green_fill = PatternFill(start_color="00FF00", end_color="00FF00", fill_type="solid")
for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_row=ws.max_row):
if row[0].value == max_type:
for cell in row:
cell.fill = green_fill
# 保存文件
wb.save(output_path)
print(f"文件已保存到: {output_path}")
# 验证输出文件内容及格式
wb_check = load_workbook(output_path)
ws_check = wb_check.active
print("\n文件内容验证:")
for row in ws_check.iter_rows(values_only=True):
print(row)
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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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