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超大 Excel 文件转 Parquet 提速，计算指标并将结果回写 Excel 并高亮行。

当 Excel 行数很大（比如超过 1 万行）时，先把数据转成 Parquet 提速，再计算指标并把结果回写成带高亮的 Excel。适合需要处理超大表格、做批量聚合或找出异常行并标注的场景。特点是先统计所有 sheet 的总行数决定是否启用大文件流程，用 Parquet 提高读取性能并在输出中高亮关键行。

# Skill Steps

Step1 读取文件并统计所有 sheet 的行数，汇总后打印总行数，用于判断数据规模是否需要启用大文件处理。
```python
import pandas as pd

file_path = "input_data.xlsx"

# 读取所有sheet并统计总行数
xls = pd.ExcelFile(file_path)
sheet_names = xls.sheet_names
print(f"Sheet列表: {sheet_names}")

total_rows = 0
for sheet in sheet_names:
    # 仅读取一列以加快行数统计速度
    df_temp = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet, usecols=[0], header=None)
    rows = len(df_temp)
    total_rows += rows
    print(f"Sheet '{sheet}': {rows} 行")

print(f"\n总行数 = {total_rows}")
```

Step2 当总行数 ≥ 1万时，读取已转换为 Parquet 格式的数据文件，通过行列匹配提取目标指标数据，并找出最大值及其对应分类。
```python
import pandas as pd

# 假设已通过大文件处理技能将Excel转换为Parquet
parquet_path = "converted_data.parquet"
df = pd.read_pa