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SKILL.md (first lines)

# Excel Data Skill

## Cuándo usar esta skill
- Leer datos de un archivo Excel (.xlsx, .xls)
- Generar reportes en formato Excel con formato
- Automatizar la creación de hojas de cálculo
- Transformar datos entre Excel y otros formatos (CSV, JSON, DB)

## Setup

```bash
pip install openpyxl pandas xlsxwriter
```

## Leer Excel con pandas

```python
import pandas as pd

# Leer hoja por defecto
df = pd.read_excel("datos.xlsx")

# Leer hoja específica
df = pd.read_excel("datos.xlsx", sheet_name="Ventas")

# Leer múltiples hojas
sheets = pd.read_excel("datos.xlsx", sheet_name=None)  # Devuelve dict {nombre: df}
for sheet_name, df in sheets.items():
    print(f"Hoja: {sheet_name}, Filas: {len(df)}")

# Opciones útiles
df = pd.read_excel(
    "datos.xlsx",
    sheet_name="Sheet1",
    header=0,           # Fila 0 es el header (default)
    skiprows=2,         # Saltar las primeras 2 filas
    usecols="A:E",      # Solo columnas A a E
    nrows=100,          # Solo las primeras 100 filas
    dtype={"ID": str},  # Forzar tipo de columna
    na_values=["N/A", "-", ""],  # Valores nulos
)

# Información básica
print(df.head())
print(df.dtypes)
print(df.describe())
print(f"Shape: {df.shape}")
```

## Escribir Excel con pandas

```python
# Exportar single sheet
df.to_excel("output.xlsx", index=False, sheet_name="Datos")

# Múltiples hojas en el mismo archivo
with pd.ExcelWriter("report.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
    df_ventas.to_excel(writer, sheet_name="Ventas", index=False)
    df_clientes.to_excel(writer, sheet_name="Clientes", index=False)
    df_resumen.to_excel(writer, sheet_name="Resumen", index=False)

# Con formato usando xlsxwriter
with pd.ExcelWriter("formatted.xlsx", engine="xlsxwriter") as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name="Datos", index=False)
    
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets["Datos"]
    
    # Formato para headers
    header_format = workbook.add_format({
        'bold': True,
        'bg_color': '#2B5CE6',
        'font_color': 'white',
        'border': 1,
    })
    
    # Aplicar formato a headers
    for col_num, value in enumerate(df.columns.values):
        worksheet.write(0, col_num, value, header_format)
    
    # Auto-ajustar ancho de columnas
    for i, col in enumerate(df.columns):
        max_len = max(df[col].astype(str).str.len().max(), len(col)) + 2
        worksheet.set_column(i, i, min(max_len, 50))
```

## openpyxl — Control granular

```python
from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

# Crear nuevo workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Reporte"

# Escribir datos
ws["A1"] = "Producto"
ws["B1"] = "Unidades"
ws["C1"] = "Precio"
ws["D1"] = "Total"

datos = [
    ("Producto A", 100, 29.99),
    ("Producto B", 250, 14.99),
    ("Producto C", 75, 49.99),
]

for row, (producto, unidades, precio) in enumerate(datos, start=2):
    ws[f"A{row}"] = producto
    ws[f"B{row}"] = unidades
    ws[f"C{row}"] = precio
    ws[f"D{row}"] = f"=B{row}*C{row}"  # Fórmula

# Estilos
header_fill = PatternFill(start_color="2B5CE6", end_color="2B5CE6", fill_type="solid")

From garri333/Skills, MIT.

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