update skills

.claude/skills/update-myfiles/references/excel_reading.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+# Excel 文件读取
+
+> ⚠️ **使用本文档前请注意**：本文档应在实际处理 Excel 文件之前阅读，以了解正确的 pandas 读取方法。请配合 excel_analysis.md 一起使用。
+
+使用 pandas 读取 Excel 文件的核心方法。
+
+## 快速入门
+
+**最常用的读取方式**：
+```python
+import pandas as pd
+
+# 读取第一个工作表（或指定工作表）
+df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")
+
+# 只读取前几行查看结构
+df_preview = pd.read_excel("data.xlsx", nrows=10)
+
+# 只读取需要的列（提高性能）
+df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=["列1", "列2", "列3"])
+```
+
+## 读取单个工作表
+
+```python
+import pandas as pd
+
+# 读取指定工作表
+df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")
+
+# 查看前几行
+print(df.head())
+
+# 基本统计信息
+print(df.describe())
+```
+
+## 读取整个工作簿的所有工作表
+
+```python
+import pandas as pd
+
+# 读取所有工作表
+excel_file = pd.ExcelFile("workbook.xlsx")
+
+for sheet_name in excel_file.sheet_names:
+    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
+    print(f"\n{sheet_name}:")
+    print(df.head())
+```
+
+## 读取特定列
+
+```python
+import pandas as pd
+
+# 只读取指定列（提高性能）
+df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=["column1", "column2", "column3"])
+```
+
+## 性能优化选项
+
+- 使用 `usecols` 只读取需要的列
+- 使用 `dtype` 参数指定列类型以加快读取速度
+- 根据文件类型选择合适的引擎：`engine='openpyxl'` 或 `engine='xlrd'`
+
+## 处理大文件
+
+对于非常大的 Excel 文件，避免一次性读取整个文件：
+- 使用 `nrows` 参数限制读取的行数
+- 先读取前若干行了解数据结构
+- 按需分批处理数据