「openpyxl」の検索結果

使用Python的openpyxl库读取两个Excel文件，将数据合并到一个新文件中，并确保去除重复行。

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Use run_shell with inline Python as a fallback when execute_code_sandbox fails for openpyxl/spreadsheet operations

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Safe pattern for writing values to merged cells in openpyxl spreadsheets

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Create, parse, and control Excel files on macOS. Professional formatting with openpyxl, complex xlsm parsing with stdlib zipfile+xml for investment bank financial models, and Excel window control via AppleScript. Use when creating formatted Excel reports, parsing financial models that openpyxl cannot handle, or automating Excel on macOS.

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使用openpyxl遍历Excel指定列范围，根据关键词列表筛选行，并将匹配到的关键词插入到结果行的最前面。

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Generate Japanese Excel files (.xlsx) using openpyxl with Japanese fonts, currency formatting (¥), Japanese era calendar (和暦), tax calculation, and business templates. Triggers on requests to create Excel帳票, 見積書Excel, 請求書xlsx, 勤怠管理表, 日本語スプレッドシート.

使用openpyxl遍历Excel指定列范围，根据关键词列表筛选行，并将匹配到的关键词插入到结果行的最前面。

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Build auditable Excel workbooks headless with openpyxl — blue/black/green cell conventions, formulas over hardcodes, named ranges, balance checks, sensitivity tables. Use for financial models, audit outputs, reconciliations.

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Build auditable financial workbooks headless via openpyxl.

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Create, read, edit, fix, or clean spreadsheet files (.xlsx, .xlsm, .csv, .tsv). Use whenever a build task's artifact kind is spreadsheet, or the task names a spreadsheet file and wants something done to it or produced from it, including restructuring messy tabular data into a proper workbook. Covers openpyxl generation, formulas and recalculation, editing existing workbooks, and the validation gates. Not for tasks whose deliverable is a document, report, or web page that merely contains a table.

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Use a deterministic Python/openpyxl inspection pass to verify workbook structure, counts, marked rows, and output-file existence when delegated spreadsheet summaries seem inconsistent.

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Edit Excel workbooks only after anchored preflight audit, then require deterministic Python/openpyxl post-write proof that every requested criterion is satisfied or explicitly reconciled before finalizing.

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Create or edit Excel workbooks with openpyxl-specific pitfall handling, anchored preflight audit, and deterministic post-write proof that every criterion is satisfied

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Create Excel files with openpyxl by falling back to shell-based Python heredoc when sandbox execution fails

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Create Excel files with openpyxl by falling back to run_shell with inline Python heredoc when execute_code_sandbox fails

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Unmerge merged cells in openpyxl worksheets before writing values to avoid AttributeError

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用于处理多Sheet大型Excel文件，支持大文件Parquet格式转换提速，并使用openpyxl生成带条件高亮和自定义样式的格式化Excel报告及下载链接。

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根据 Excel 数据量级自动判断处理策略，执行数值列清洗、条件过滤，并使用 openpyxl 对符合条件的单元格进行样式标记与导出。

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万行以上 Excel 数据集的高性能分析引擎。提供 openpyxl read_only 流式读取（iter_rows 支持 10 万行以上）、Parquet 转换加速、内存优化、分块处理和大文件写入模式。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill**：①数据行数 ≥ 10k（由 sn-da-excel-workflow 的行数评估步骤触发）；②用户出现触发词：大文件 / 大数据量 / 性能优化 / 内存不足 / OOM / 百万行 / 十万行 / 流式读取 / Parquet / 分块处理 / large file / big data / streaming read / chunked processing；③直接使用 pd.read_excel() 导致超时或内存溢出；④用户明确要求对大规模数据集进行高性能处理。仅不用于：小于 10k 行的常规 Excel 分析（使用 sn-da-excel-workflow 即可）。

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根据Excel总行数自动切换Parquet加速读取，计算特定维度的时间序列平均值，并使用openpyxl输出带有条件格式（如低于均值标绿）和自定义样式的分析报告。

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根据数据规模动态选择处理策略，对多表数据进行合并、统计筛选，并利用 openpyxl 实现关键指标的自动化样式高亮与格式化导出。

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Use when tasks involve creating, editing, analyzing, or formatting spreadsheets (`.xlsx`, `.csv`, `.tsv`) using Python (`openpyxl`, `pandas`), especially when formulas, references, and formatting need to be preserved and verified.

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Comprehensive spreadsheet creation, editing, and analysis with support for formulas, formatting, data analysis, and pivot tables. When Claude needs to work with spreadsheets (.xlsx files) for: (1) Creating new spreadsheets with data and formatting, (2) Reading or analyzing Excel data with pandas, (3) Creating pivot tables programmatically with openpyxl, (4) Building multi-sheet workbooks with source data and pivot table sheets, or (5) Any Excel file operations

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Read Microsoft Excel (.xlsx) files robustly with `openpyxl` (or `pandas`). Covers multi-sheet workbooks, header rows, empty cells, merged cells, comma-separated list cells, and converting a sheet to a list-of-dicts the rest of your code can consume. Use when a task input or reference document is an `.xlsx` file rather than JSON/CSV.

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