Huashu Excel

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*「给我一份Excel，给你交一份专业报告。」* *一个真正懂数据分析的skill。*

[](LICENSE) [](https://skills.sh) [](https://skills.sh) [](#装上就能用)

**数据分析与 Excel 全流程 · 体检 → 清洗 → 对齐 → 分析 → 对账 → 交付**

**「这个数你怎么算的？」** —— 每个交过数字的人都被这么问过。 答不上来通常不是记性差，是那个数从一开始就没法被追溯。

**而 AI 算错的时候不会报错。** 你写代码，错了会抛异常； 你做数据分析，错了什么都不会发生。一个 +161% 的错误， 交付出去的时候和正确答案长得完全一样。

丢一份乱七八糟的 Excel 给它——标题占了第一行、表头两级、地区列用合并单元格、 金额带千分位、中间夹着「华东小计」、尾巴三行是「合计/占比/同比」。 主流做法算这份表的月度总额，**比真值高 161%，零报错、零 NaN、零警告**。

这个 skill 存在的全部理由，就是让那句反问能被答上来。它先读原始单元格再动 pandas，把表里的「合计」行当成免费的校验和拿来对账，交付前跑一遍 master check——不通过就不给你数字。

npx skills add alchaincyf/huashu-excel

跨 agent 通用——Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw、Hermes 都能装。

[看效果对比](#看效果对比) · [装上就能用](#装上就能用) · [八步流程](#八步标准作业流程) · [五个不一样](#五个和别的工具不一样的地方) · [图表](#图表比用图表说话多一个维度) · [报告](#报告直接写不套模板)

清理后求和：34,893,234        真值：13,367,767
总额误差：+161.0%
均值误差：+117.5%
零报错  零 NaN  零警告

【必须先处理】
  1. 表头不在第 1 行：第 1, 2 行是标题/说明，真表头在第 3, 4 行
  2. 两级表头。用 header=[2, 3] 读，否则下级表头会掉进数据区
  3. 发现 4 个汇总/小计行（第 12, 17, 18, 19 行）混在数据区
  4. 1 行与前面完全重复（第 11 行）
  5. 3 处合并单元格落在数据区，pandas 只保留左上角，其余行变空

【逐列】
  E  一季度 / 1月
      ⚠ 10/10 个数字被存成了文本 → 直接 sum() 会变成字符串拼接或得 0
  I  退货额(元)
      ⚠ 缺失值被写成了具体文字：「—」×2、「无」×1、「N/A」×1
  D  首单日期
      ⚠ 日期格式不统一：YYYY-M-D×7、YYYY年M月D日×1、Excel日期序列号×1、
        M月D日（缺年份）×1

✓ 对账 · E列「1月」 vs 第12行「华东小计」
    表内写 6,497,500.00，按「A列地区 == 华东」取 4 行算得 6,497,500.00  ✓ 一致
✗ 对账 · F列「2月」 vs