名称： xlsx
描述： "全面的电子表格创建、编辑和分析功能，支持公式、格式设置、数据分析和可视化。适用于 Claude 需要处理电子表格（.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv 等）的场景：(1) 创建包含公式和格式的新电子表格，(2) 读取或分析数据，(3) 修改现有电子表格并保留公式，(4) 在电子表格中进行数据分析和可视化，(5) 重新计算公式。"
许可证： 专有。完整条款见 LICENSE.txt
除非用户或现有模板另有说明
=B5*(1+$B$6)，而非 =B5*1.05用户可能要求您创建、编辑或分析 .xlsx 文件的内容。针对不同任务，您可以使用不同的工具和工作流程。
公式重新计算需要 LibreOffice：您可以假设已安装 LibreOffice，以便使用 recalc.py 脚本重新计算公式值。该脚本在首次运行时自动配置 LibreOffice。
对于数据分析、可视化和基本操作，请使用 pandas，它提供了强大的数据操作功能：
import pandas as pd
# 读取 Excel
df = pd.read_excel('file.xlsx') # 默认：第一个工作表
all_sheets = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None) # 所有工作表作为字典
# 分析
df.head() # 预览数据
df.info() # 列信息
df.describe() # 统计信息
# 写入 Excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
始终使用 Excel 公式，而不是在 Python 中计算值并硬编码。 这确保了电子表格保持动态性和可更新性。
# 错误：在 Python 中计算并硬编码结果
total = df['Sales'].sum()
sheet['B10'] = total # 硬编码 5000
# 错误：在 Python 中计算增长率
growth = (df.iloc[-1]['Revenue'] - df.iloc[0]['Revenue']) / df.iloc[0]['Revenue']
sheet['C5'] = growth # 硬编码 0.15
# 错误：在 Python 中计算平均值
avg = sum(values) / len(values)
sheet['D20'] = avg # 硬编码 42.5
# 正确：让 Excel 计算总和
sheet['B10'] = '=SUM(B2:B9)'
# 正确：使用 Excel 公式计算增长率
sheet['C5'] = '=(C4-C2)/C2'
# 正确：使用 Excel 函数计算平均值
sheet['D20'] = '=AVERAGE(D2:D19)'
这适用于所有计算 - 总计、百分比、比率、差异等。电子表格应能在源数据更改时重新计算。
bash
python recalc.py output.xlsxstatus 为 errors_found，请检查 error_summary 获取具体错误类型和位置#REF!：无效的单元格引用#DIV/0!：除零错误#VALUE!：公式中数据类型错误#NAME?：无法识别的公式名称# 使用 openpyxl 处理公式和格式
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment
wb = Workbook()
sheet = wb.active
# 添加数据
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'
sheet.append(['Row', 'of', 'data'])
# 添加公式
sheet['B2'] = '=SUM(A1:A10)'
# 格式设置
sheet['A1'].font = Font(bold=True, color='FF0000')
sheet['A1'].fill = PatternFill('solid', start_color='FFFF00')
sheet['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')
# 列宽
sheet.column_dimensions['A'].width = 20
wb.save('output.xlsx')
# 使用 openpyxl 保留公式和格式
from openpyxl import load_workbook
# 加载现有文件
wb = load_workbook('existing.xlsx')
sheet = wb.active # 或 wb['SheetName'] 指定特定工作表
# 处理多个工作表
for sheet_name in wb.sheetnames:
sheet = wb[sheet_name]
print(f"Sheet: {sheet_name}")
# 修改单元格
sheet['A1'] = 'New Value'
sheet.insert_rows(2) # 在第 2 行插入行
sheet.delete_cols(3) # 删除第 3 列
# 添加新工作表
new_sheet = wb.create_sheet('NewSheet')
new_sheet['A1'] = 'Data'
wb.save('modified.xlsx')
由 openpyxl 创建或修改的 Excel 文件包含公式字符串，但不包含计算值。使用提供的 recalc.py 脚本重新计算公式：
python recalc.py <excel_file> [timeout_seconds]
示例：
python recalc.py output.xlsx 30
该脚本：
- 首次运行时自动设置 LibreOffice 宏
- 重新计算所有工作表中的所有公式
- 扫描所有单元格中的 Excel 错误（#REF!、#DIV/0! 等）
- 返回包含详细错误位置和计数的 JSON
- 在 Linux 和 macOS 上均可工作
确保公式正常工作的快速检查：
pd.notna() 检查空值/ 前检查分母（#DIV/0!）脚本返回包含错误详情的 JSON：
{
"status": "success", // 或 "errors_found"
"total_errors": 0, // 错误总数
"total_formulas": 42, // 文件中的公式数量
"error_summary": { // 仅在发现错误时存在
"#REF!": {
"count": 2,
"locations": ["Sheet1!B5", "Sheet1!C10"]
}
}
}
data_only=True 读取计算值：load_workbook('file.xlsx', data_only=True)data_only=True 打开并保存，公式将被值替换并永久丢失read_only=True，写入时使用 write_only=Truepd.read_excel('file.xlsx', dtype={'id': str})pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['A', 'C', 'E'])pd.read_excel('file.xlsx', parse_dates=['date_column'])重要：为 Excel 操作生成 Python 代码时：
- 编写简洁、最小化的 Python 代码，避免不必要的注释
- 避免冗长的变量名和冗余操作
- 避免不必要的打印语句
对于 Excel 文件本身：
- 为复杂公式或重要假设的单元格添加注释
- 记录硬编码值的数据来源
- 为关键计算和模型部分添加注释