excel-analysis
Анализ Excel-таблиц с помощью Pandas
Ручной анализ Excel занимает часы повторяющейся работы. Этот навык предоставляет готовые к использованию шаблоны pandas для чтения, анализа и визуализации табличных данных за считанные секунды.
Скачать ZIP навыка
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «excel-analysis». Прочитай файл sales.xlsx и покажи мне сводку
Ожидаемый результат:
- Файл успешно загружен: 500 строк и 8 столбцов
- Основные столбцы: date, region, product, sales, profit
- Общие продажи: $125,000 | Среднее: $250 | Макс: $1,500
- Лидирующий регион: West с продажами $45,000
- 12 строк содержат пропущенные значения в столбце profit
Использование «excel-analysis». Создай сводную таблицу продаж по регионам
Ожидаемый результат:
- Сводная таблица создана для 4 регионов
- West: $125,000 | East: $98,000 | North: $76,000 | South: $54,000
- График сохранён как sales_by_region.png
Использование «excel-analysis». Очисти файл messy_data.xlsx
Ожидаемый результат:
- Удалено 23 дублирующихся строки
- Заполнено 45 пропущенных значений нулями
- Стандартизированы форматы дат во всех записях
- Очищенные данные сохранены в cleaned_data.xlsx
Аудит безопасности
БезопасноThis is a pure documentation skill containing markdown with Python/pandas code examples for Excel analysis. No executable code, scripts, network calls, or filesystem access capabilities are implemented. The static findings are false positives from a malfunctioning scanner that incorrectly flagged markdown code fences as shell commands and normal text as cryptographic algorithms.
Факторы риска
🌐 Доступ к сети (1)
⚙️ Внешние команды (23)
Оценка качества
Что вы можете построить
Автоматизация отчётности
Автоматизируйте еженедельные отчёты, читая данные Excel, создавая сводки и автоматически генерируя графики.
Очистка таблиц
Очищайте неаккуратные таблицы, удаляя дубликаты, обрабатывая пропущенные значения и стандартизируя форматы данных.
Интеграция Excel
Интегрируйте данные Excel в конвейеры Python, изучая правильные шаблоны pandas для извлечения данных.
Попробуйте эти промпты
Прочитай файл Excel data.xlsx с помощью pandas и покажи мне первые строки и базовую статистику.
Обработай все листы из workbook.xlsx и выведи сводную статистику для каждого листа.
Создай сводную таблицу из sales_data.xlsx с группировкой по региону и продукту с суммированием.
Прочитай данные, создай столбчатую диаграмму продаж по категориям и сохрани её как chart.png.
Лучшие практики
- Указывайте sheet_name при чтении книг с несколькими листами, чтобы избежать неожиданного поведения
- Используйте параметр usecols для чтения только необходимых столбцов для лучшей производительности
- Преобразуйте столбцы дат с помощью pd.to_datetime для корректного анализа временных рядов
Избегать
- Загрузка целиком больших файлов Excel, когда требуется только подмножество столбцов
- Неуказание типов данных, что заставляет pandas медленно определять типы автоматически
- Изменение исходного файла Excel вместо сохранения в новый выходной файл