Excel 22 项全能操作工具箱

问题：把 Excel 自动化做对，并不容易

用脚本批量处理 Excel 时，你大概率踩过这些坑：盲猜 Sheet 名和列名，跑完才发现数据全错；改了原文件没备份，发现有问题也没法回滚；读一个 30 万行的表，进程直接 OOM 被 kill；在 Windows 上跑 CSV，编码不对全是乱码。这些不是算法问题，是工程疏忽。

工作方式：先 peek、再操作、全程可回滚

这个工具箱把 22 项常见操作拆成独立脚本，放在 scripts/ 下。执行任何操作前，peek.py 会先扫描文件结构——Sheet 名、列名、行数——拿到精确字段名再动手。写入操作走 safe_write 自动备份，原文件不会被覆盖。超过 10 万行时，底层自动切到 read_only / write_only 流式模式，坏行跳过并汇总到 ErrorCollector，最后统一汇报。

能力覆盖：读取指定 Sheet/列/行、多格式互转（csv ↔ xlsx ↔ json）、合并拆分（支持按列值拆分）、VLOOKUP 关联、去重清洗、模板批量填充、数据校验、条件格式与样式、公式与图表、透视表与统计摘要、双文件差异对比、图片插入、密码加密解密。所有脚本统一支持 --format 输出 json/csv/markdown/table，并通过 stdin/stdout 管道串联。CSV 编码自动适配 UTF-8/GBK/GB2312/Latin-1。

适用边界与坑

• xlsxwriter 不能改已有文件：chart.py 走 xlsxwriter，只能新建文件。要在已有文件加图表，先 openpyxl 读数据再另存。
• data_only=True 会丢公式：读计算结果用这个参数，但保存后公式消失。要保留公式就别加。
• 条件格式颜色不带 #：openpyxl 用 6 位十六进制，如 FF0000。
• 模板占位符：用 {{字段名}}，大小写必须和数据源列名完全一致。
• 合并列名对齐：concat 模式自动对齐，缺失列填 NaN。

底层基于 openpyxl、pandas、xlsxwriter、xlrd、msoffcrypto-tool、numpy。首次运行 utils.py 会自动安装依赖（版本锁定），装完验证导入成功才继续。