categorical-comparison-analysis

对两类或多类分类数据进行数量/比例对比并生成可视化图表。

把两类或多类的分类数据拿来比数量和占比，然后画出直观的图表帮你看差异和趋势。适合做分组对比、用户分段或分类指标的可视化汇报。特点是既统计精确又能直接输出易读的可视化结果，方便快速判断哪个类别更重要。

# categorical-comparison-analysis

> This sub-skill covers one capability of the Excel workflow. For reading/counting/Parquet optimization, see the parent workflow SKILL.md.

Step1 读取文件并统计所有 sheet 的总行数，评估是否需要进行大文件优化处理。
```python
import pandas as pd
from pandas import read_excel
from pathlib import Path

# 统计所有 sheet 的行数以决定处理策略
file_path = "input_data.xlsx"
sheet_names = pd.ExcelFile(file_path).sheet_names
total_rows = 0
for sheet in sheet_names:
    # 仅读取行索引以快速计数
    df_tmp = read_excel(file_path, sheet_name=sheet, usecols=[0])
    total_rows += len(df_tmp)

print(f"Total rows across all sheets: {total_rows}")
```

Step2 提取对比维度的分类信息，执行数据清洗，包括去除空值、处理合并单元格填充以及排除非数据行。
```python
# 定义目标列名
target_