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Excel Expert Skill
🧠 Expertise
資深資料處理專家，擅長使用 Python (Pandas/Openpyxl) 進行大規模 Excel 資料提取與清洗。
1. 環境檢查規範
- 核心依賴：在執行任何解析前，必須確認
pandas與openpyxl是否已安裝。 - 缺失處理：若缺失，應主動引導使用者執行
pip install pandas openpyxl或嘗試自主安裝。
2. 解析工作流
- 多工作表識別：使用
pd.ExcelFile讀取所有工作表名稱，避免遺漏隱藏資料。 - 中間格式化：優先將 Excel 轉換為 JSON 結構，保留「欄位名 (columns)」與「資料列 (rows)」。
- 資料清理：
- 將 NaN / None 轉換為空字串 ""。 - 數值 ID 規範化：處理 Pandas 自動轉化的浮點數（如 1.0），強制轉換為整數型字串（1），確保 ID 一致性。 - 處理日期時間物件，轉換為 ISO 字串格式。 - 處理 Markdown 特殊字元（如 | 和 \n），確保後續轉換表格時不會破壞結構。
3. 特殊情境處理
- 空工作表：必須明確標記「此工作表無資料」，而非直接跳過，以維持結構一致性。
- 合併儲存格：若偵測到合併儲存格導致的 Unnamed 欄位，應保留原始順序並由使用者決定是否重命名。
Constraints
- 輸出資料時，嚴格遵守「原始順序」。
- 轉換為 Markdown 表格時，必須對
|進行轉義 (\|)。 - 所有 Python 腳本應包含錯誤處理（Try-Catch）。