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表格分析与处理

When to use

• 用户上传或引用了 .csv / .tsv / .xls / .xlsx / .xlsb / .ods，需要探查结构、清洗、汇总统计、写出新表格。
• 需要对表格做 pandas 分析、生成报表或给下游（图谱、报告、前端图表）喂干净数据。

不是本 Skill 的职责：纯文本/JSON 的批处理与报告生成（→ data-processing）；.doc/.docx/.rtf/.html 正文抽取（→ document-conversion）；.pdf 解析（→ pdf-processing）。CSV 归属裁决：围绕"表"的探查/清洗/汇总/写出（inspect/clean/summarize/write_xlsx）→ 本 Skill；批量管道/报告/重命名（csv_profile 只是流水线一环）→ data-processing。

决策顺序

1. 先 inspect_table.py 看列名、类型、行数、前几行，确认编码与分隔符。
2. 清洗/转换 → clean_table.py（选列、去空、填值、重命名、过滤），产物 CSV/XLSX。
3. 统计 → summarize_table.py（describe、null 统计、唯一值）。
4. 写出 → write_xlsx.py（把结构化行写入带表头的 XLSX）。
5. 组合优先：inspect → clean → summarize → write；大文件按列选择/分块处理。

脚本索引

组合路线

CSV ──inspect──> 结构
CSV ──clean──> 清洗.csv ──summarize──> 统计.json
清洗结果 ──write_xlsx──> 报表.xlsx

安全与限制

• 离线运行，不联网、不执行包安装、不读取 secret。
• 只读工作区内文件；路径限制同其他脚本。
• 读取 xls/xlsb/ods 依赖 xlrd/pyxlsb/odfpy——较旧格式可能失败，如实说明。
• 公式：openpyxl 默认读缓存值；不重新计算公式。

详细说明

组合配方见 references/best-combinations.md，输入/输出契约见 references/input-output-contract.md，常见失败见 references/troubleshooting.md。每个脚本的完整用法见 scripts/*.md。