Excel / CSV 报表自动化 Skill

Excel / CSV 报表自动化 Skill

它解决什么问题

有一个很典型的困境：每月要花两小时做同一张报表，明知道可以自动化，但「先学 pandas」这件事本身就劝退了。

这个 Skill 的定位是：你只需要把报表说清楚，代码由它来写。

核心能力

1. 用自然语言描述报表

你只需要交代这几件事：

• 数据在哪（文件夹路径 / 单个文件）
• 每张表的关键字段是什么
• 想要的行维度、列维度、统计值
• 输出成什么样（要不要合计、要不要百分比）

Skill 会生成完整可运行的脚本，包括读表、清洗、聚合、写出、样式的全部代码。

2. 合并多个来源

支持常见的合并需求：

• 一个文件夹里所有结构相同的表纵向拼接
• 多张表按某个关键字段横向关联
• 自动保留来源文件名，方便追溯

3. 自动生成常见的数据问题诊断

跑之前先看一眼数据状况，避免拿到结果才发现是脏数据：

• 各列缺失值比例
• 关键字段是否有重复
• 数值列里是否混了文本
• 日期列是否格式统一

4. 输出成品带排版

不是丢一个裸奔的数据表给你，而是：

• 表头加底色白字、居中
• 数值列对齐方式与小数位统一
• 冻结首行、自适应列宽
• 按需生成柱状图/折线图
• 关键指标用条件格式标红或标绿

5. 定时运行

脚本稳定后配置一次即可长期复用：

• macOS / Linux 用 crontab
• Windows 用任务计划程序

典型用法

输入：每月要把三个平台的订单表合成一张，
      按品类和月份看销售额，输出给财务
输出：一个可直接运行的 Python 脚本 + 一次试跑结果 + 定时任务配置说明

安全边界（重要）

这个 Skill 会读写本地文件和生成代码，使用时务必注意：

• 先在样本数据上试跑，确认无误后再指向正式的源目录
• 不要让它直接覆盖唯一的那份原始数据，输出文件名带日期或用副本目录
• 涉及财务数据时，自动化脚本要保留中间校验步骤，跑完后自己核一遍总数
• 脚本里若包含数据库连接信息，用环境变量传入，不要写死在文件里

与其他能力的组合

• 数据量大到 Excel 卡 → 先看本站 pandas 数据分析那篇
• 想不要写代码就用 Power Query → 见 Power Query 自动化那篇
• 想把分析结果做成网页 → 接 Streamlit 几十行就能出一个内部看板