Skill: beibei030/excel-csv-master (version 1.0.0)

--- name: excel-csv-master version: 1.0.0 description: Master Excel/CSV data processing - cleaning, transforming, merging, and analyzing spreadsheets with AI. Perfect for office workers, accountants, and business professionals. author: 秘书 price: 19 currency: USD keywords: [excel, csv, spreadsheet, data-processing, cleaning, transformation] category: productivity --- # 📊 Excel/CSV Master - 数据处理大师 **让 Excel/CSV 处理变得简单，AI 帮你搞定一切** --- ## 🎯 这个技能能帮你做什么？ ✅ **数据清洗** - 自动修复格式、填充缺失值 ✅ **数据转换** - 格式转换、列操作、透视表 ✅ **数据合并** - 多表合并、去重、匹配 ✅ **数据分析** - 统计、汇总、对比 ✅ **格式化** - 批量格式化、条件格式 ✅ **公式生成** - 自动生成 Excel 公式 --- ## 📚 包含内容 ### 第一部分：数据清洗（15+ 场景） #### 1. 缺失值处理 ```python # 填充缺失值 df.fillna(0) # 用0填充 df.fillna(method='ffill') # 前向填充 df.dropna() # 删除缺失行 # 智能填充 df['column'].fillna(df['column'].mean()) # 用均值填充 ``` #### 2. 重复值处理 ```python # 删除完全重复的行 df.drop_duplicates() # 基于特定列去重 df.drop_duplicates(subset=['email'], keep='first') # 标记重复值 df['is_duplicate'] = df.duplicated() ``` #### 3. 数据类型转换 ```python # 转换为日期 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 转换为数值 df['amount'] = pd.to_numeric(df['amount'], errors='coerce') # 字符串处理 df['name'] = df['name'].str.strip() # 去空格 df['name'] = df['name'].str.title() # 首字母大写 ``` #### 4. 异常值处理 ```python # IQR 方法 Q1 = df['amount'].quantile(0.25) Q3 = df['amount'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 df = df[(df['amount'] >= Q1 - 1.5*IQR) & (df['amount'] <= Q3 + 1.5*IQR)] # Z-score 方法 from scipy import stats df = df[(np.abs(stats.zscore(df['amount'])) < 3)] ``` --- ### 第二部分：数据转换（20+ 操作） #### 1. 列操作 ```python # 重命名列 df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}) # 添加计算列 df['total'] = df['quantity'] * df['price'] # 删除列 df.drop(columns=['unnecessary_col']) # 选择特定列 df[['col1', 'col2', 'col3']] ``` #### 2. 行操作 ```python # 过滤行 df[df['status'] == 'active'] # 排序 df.sort_values('date', ascending=False) # 分组 df.groupby('category').sum() ``` #### 3. 透视表 ```python # 创建透视表 pivot = df.pivot_table( values='amount', index='category', columns='month', aggfunc='sum' ) # 多级透视表 pivot = df.pivot_table( values='amount', index=['category', 'product'], columns='month', aggfunc=['sum', 'count'] ) ``` #### 4. 数据重塑 ```python # 宽转长 df_long = df.melt(id_vars=['id'], var_name='month', value_name='amount') # 长转宽 df_wide = df.pivot(index='id', columns='month', values='amount') ``` --- ### 第三部分：数据合并（10+ 场景） #### 1. 表格合并 ```python # 横向合并（列合并） pd.concat([df1, df2], axis=1) # 纵向合并（行合并） pd.concat([df1, df2], axis=0) # 按键合并 pd.merge(df1, df2, on='id', how='left') pd.merge(df1, df2, on='id', how='inner') pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer') ``` #### 2. VLOOKUP 替代 ```python # Python 版 VLOOKUP result = pd.merge( df1, df2[['id', 'name', 'price']], on='id', how='left' ) ``` #### 3. 多表合并 ```python # 合并多个 CSV import glob files = glob.glob('*.csv') df = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in files]) ``` --- ### 第四部分：Excel 公式生成器 #### 常用公式 ```excel # 条件求和 =SUMIF(range, criteria, sum_range) # 多条件求和 =SUMIFS(sum_range, criteria_range1, criteria1, criteria_range2, criteria2) # VLOOKUP =VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, FALSE) # 条件计数 =COUNTIF(range, criteria) # 文本处理 =LEFT(text, num_chars) =RIGHT(text, num_chars) =MID(text, start_num, num_chars) =TRIM(text) # 日期处理 =DATE(year, month, day) =YEAR(date) =MONTH(date) =DAY(date) # 条件判断 =IF(condition, value_if_true, value_if_false) =IFS(condition1, value1, condition2, value2) ``` --- ### 第五部分：批量处理模板 #### 批量导入 CSV ```python import pandas as pd import glob # 导入文件夹中所有 CSV files = glob.glob('data/*.csv') dfs = [pd.read_csv(f) for f in files] combined = pd.concat(dfs, ignore_index=True) # 保存 combined.to_csv('combined.csv', index=False) ``` #### 批量格式化 Excel ```python from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import Font, PatternFill wb = load_workbook('data.xlsx') ws = wb.active # 设置标题行样式 for cell in ws[1]: cell.font = Font(bold=True, color='FFFFFF') cell.fill = PatternFill(start_color='4F81BD', fill_type='solid') # 保存 wb.save('formatted.xlsx') ``` --- ## 🚀 快速开始 ### 场景1：数据清洗 ``` 用户：这个 CSV 有很多缺失值和重复值，帮我清理 AI： [加载数据] [分析缺失值分布] [检测重复值] [自动清洗] [生成清洗报告] ✅ 删除 230 个重复行 ✅ 填充 45 个缺失值 ✅ 修正 12 个格式错误 ``` ### 场景2：表格合并 ``` 用户：我有3个 Excel 文件，想按 ID 合并 AI： [加载3个文件] [识别共同列] [合并数据] [检查一致性] ✅ 合并完成：5000行 × 15列 ⚠️ 发现 23 个不匹配的 ID ``` ### 场景3：Excel 公式 ``` 用户：我需要一个公式，计算每个类别的总和 AI：使用这个公式： =SUMIF(A:A, "category_name", B:B) 如果是多条件： =SUMIFS(B:B, A:A, "category", C:C, "condition") ``` --- ## 💡 特色功能 ### 1. 智能数据类型识别 ``` 自动识别： - 日期格式 - 货币格式 - 百分比 - 电话号码 - 邮箱 并转换为正确类型 ``` ### 2. 批量操作 ``` 一次处理： - 100+ 个文件 - 数百万行数据 - 复杂转换 ``` ### 3. 错误检测 ``` 自动检测： - 循环引用 - 公式错误 - 数据不一致 ``` --- ## 📊 适用场景 | 场景 | 推荐度 | 说明 | |------|--------|------| | **财务人员** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 日常表格处理 | | **行政人员** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 数据整理 | | **销售** | ⭐⭐⭐⭐ | 客户数据处理 | | **HR** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 员工数据处理 | | **学生** | ⭐⭐⭐⭐ | 作业数据处理 | --- ## 🎁 购买即得 1. **15+ 清洗场景代码** 2. **20+ 转换操作代码** 3. **10+ 合并场景代码** 4. **Excel 公式速查表** 5. **批量处理脚本** 6. **终身更新** 7. **技术支持** --- ## 🔧 版本历史 - v1.0.0 (2026-04-05): 首次发布 --- **立即购买，让 Excel/CSV 处理变得简单！** 🚀


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