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凡是涉及 Excel 表格（.xlsx）的任务都使用本技能——创建电子表格/数据报表/带公式与图表的工作簿，读取或提取现有 .xlsx 的数据，修改已有工作簿。只要用户提到「Excel」「表格」「.xlsx」「工作簿」「spreadsheet」并希望产出可下载的 Excel 文件，就触发本技能。用本地 openpyxl（读+改）/ xlsxwriter（高效写）/ pandas 实现，无需联网。
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基于 SOC 职业分类
| name | xlsx |
| description | 凡是涉及 Excel 表格（.xlsx）的任务都使用本技能——创建电子表格/数据报表/带公式与图表的工作簿，读取或提取现有 .xlsx 的数据，修改已有工作簿。只要用户提到「Excel」「表格」「.xlsx」「工作簿」「spreadsheet」并希望产出可下载的 Excel 文件，就触发本技能。用本地 openpyxl（读+改）/ xlsxwriter（高效写）/ pandas 实现，无需联网。 |
产物存到当前工作目录，用相对文件名（如 data.xlsx）。
scripts/xlsx_helpers.py 封装了表头样式、数字格式、公式列、图表、自动列宽与读取：
import sys
sys.path.append(r"<本技能目录>/scripts")
from xlsx_helpers import WorkbookBuilder, read_xlsx
wb = WorkbookBuilder("report.xlsx")
wb.sheet("销售")
wb.table(["月份", "销量", "单价"], [["1月", 120, 9.9], ["2月", 150, 9.9]], money_cols=[2])
wb.bar_chart(title="月度销量", cat_col=0, val_col=1, n_rows=2)
wb.close()
# 读取： data = read_xlsx("report.xlsx") # {表名: 二维列表}
需要更细控制时，用下面的原生 API。
import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook("input.xlsx", data_only=True) # data_only 取公式计算值
for ws in wb.worksheets:
print(f"=== 工作表 {ws.title}（{ws.max_row}x{ws.max_column}）===")
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
print(row)
用 pandas 读：import pandas as pd; df = pd.read_excel("input.xlsx", sheet_name=None)（None 读全部工作表为 dict）。
import xlsxwriter
wb = xlsxwriter.Workbook("report.xlsx")
ws = wb.add_worksheet("销售")
bold = wb.add_format({"bold": True, "bg_color": "#1E2761", "font_color": "white", "border": 1})
money = wb.add_format({"num_format": "￥#,##0.00", "border": 1})
cell = wb.add_format({"border": 1})
headers = ["月份", "销量", "单价", "金额"]
for c, h in enumerate(headers):
ws.write(0, c, h, bold)
data = [("1月", 120, 9.9), ("2月", 150, 9.9), ("3月", 90, 12.5)]
for r, (m, qty, price) in enumerate(data, start=1):
ws.write(r, 0, m, cell)
ws.write_number(r, 1, qty, cell)
ws.write_number(r, 2, price, money)
ws.write_formula(r, 3, f"=B{r+1}*C{r+1}", money) # 公式
ws.write(len(data)+1, 0, "合计", bold)
ws.write_formula(len(data)+1, 3, f"=SUM(D2:D{len(data)+1})", money)
ws.set_column(0, 3, 14) # 列宽
# 柱状图
chart = wb.add_chart({"type": "column"})
chart.add_series({
"name": "销量",
"categories": f"=销售!$A$2:$A${len(data)+1}",
"values": f"=销售!$B$2:$B${len(data)+1}",
})
chart.set_title({"name": "月度销量"})
ws.insert_chart("F2", chart)
wb.close()
print("已生成 report.xlsx")
import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook("input.xlsx")
ws = wb.active
ws["E1"] = "新增列"
ws.append(["新行", 1, 2, 3])
wb.save("input-updated.xlsx")
import pandas as pd
with pd.ExcelWriter("out.xlsx", engine="xlsxwriter") as w:
df1.to_excel(w, sheet_name="明细", index=False)
df2.to_excel(w, sheet_name="汇总", index=False)
write(row, col, ...)）；A1 表示法用 ws.write("A1", ...)。SUM/AVERAGE），字符串里写 =...。num_format="0.00%"（百分比）、"#,##0"（千分位）。data_only=False 读回检查公式是否写对、表头与列宽是否合理。凡是涉及 PDF 文件的任务都使用本技能——生成 PDF（报告/发票/证书/说明），从现有 PDF 提取文字，合并/拆分/旋转/裁剪页面，给 PDF 加水印或元数据。只要用户提到「PDF」「导出 PDF」「合并 PDF」「拆分 PDF」「提取 PDF 文字」就触发本技能。用本地 fpdf2（生成）+ pypdf（读取/处理）实现，无需联网。
凡是涉及数据分析、统计计算、数据清洗或可视化出图的任务都使用本技能——读取 CSV/Excel/JSON 数据、用 pandas 做清洗与统计聚合、用 matplotlib/seaborn 画折线/柱状/散点/热力图等并导出 PNG。只要用户给出数据文件、要求「分析数据」「画图」「统计」「可视化」「图表」就触发本技能。用本地 pandas + numpy + matplotlib + seaborn 实现，无需联网。
凡是涉及 Word 文档（.docx）的任务都使用本技能——创建报告/简历/合同/说明文档，读取或提取现有 .docx 的文字，修改已有文档（追加段落、改文字、加表格图片）。只要用户提到「Word」「文档」「.docx」「报告」并希望产出可下载的 Word 文件，就触发本技能。用本地 python-docx 实现，无需联网。
凡是涉及 PowerPoint 演示文稿（.pptx）的任务都使用本技能——创建幻灯片/演示稿/汇报/路演 PPT，读取或提取现有 .pptx 的文字，修改、合并、拆分演示文稿。只要用户提到「PPT」「幻灯片」「演示」「slides」「deck」或给出 .pptx 文件名，就触发本技能。用本地 python-pptx 实现，无需联网。
凡是涉及抓取网页、从 URL 提取正文/表格/链接、把网页转成 Markdown 的任务都使用本技能。只要用户给出网址并要求「抓取」「提取网页内容」「把这个页面转成 Markdown」「读取这个链接的表格」就触发本技能。用本地 requests/httpx + beautifulsoup4 + lxml + markdownify 实现。注意：本技能需要联网，必须在 Python 工具设置中开启「允许网络」，否则会被拦截。