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根据 Excel 数据量级自动判断处理策略,执行数值列清洗、条件过滤,并使用 openpyxl 对符合条件的单元格进行样式标记与导出。
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根据 Excel 数据量级自动判断处理策略,执行数值列清洗、条件过滤,并使用 openpyxl 对符合条件的单元格进行样式标记与导出。
从多Sheet Excel文件中识别指定条件的记录,并将筛选结果以整行标红格式导出为Excel文件,适用于数据清洗、条件筛选与可视化标记场景。
用于处理多Sheet大型Excel文件,支持大文件Parquet格式转换提速,并使用openpyxl生成带条件高亮和自定义样式的格式化Excel报告及下载链接。
根据数据量自动选择读取策略(大文件转Parquet),提取关键指标进行单位一致性验证与排序分析,并输出可下载的结果表格。
当Excel文件总行数超过1万行时,通过转换为Parquet格式提升读取性能,提取目标指标并计算最大值,最后将结果输出为Excel并对特定行进行高亮标注。
提取结构化数据并进行特征清洗与聚类分析,生成包含趋势对比、分布特征与参数敏感性的多维度综合可视化图表,适用于各类趋势预测与多维对比场景。
用于读取多工作表Excel文件,动态评估数据量以启用Parquet大文件优化,并执行正则清洗、分类汇总、线性拟合及生成带格式的图表与结果文件。
从带单位的字符串列中提取数值并清洗,生成包含直方图、饼图、条形图和累积分布图的多维度综合分布可视化图表,用于展示数据的集中趋势与分布特征。
执行全面的异常值检测与数据质量评估,利用 IQR 方法识别异常值并结合偏度、峰度分析数据分布特征,适用于非正态分布数据的预处理阶段。
对多Sheet Excel或CSV数据进行分类汇总统计,自动识别关键字段并生成包含占比、数值及美化饼图的可下载分析报告。