Есть ли опыт разбора Excel на Python

Что проверяют

Работали ли вы с реальными выгрузками, где Excel грязный: объединённые ячейки, шапка в три строки, формулы и даты в разных форматах. Следом обычно спрашивают, какой библиотекой читали и как справлялись с большими файлами.

Как отвечать

Это вопрос про опыт, поэтому стройте ответ на своём случае: откуда были файлы, сколько их и какого размера, что с ними делали дальше. Цифры нужны свои. Внутри рассказа покажите знание инструментов:

• pandas.read_excel: основной путь для табличных данных. Для .xlsx под капотом движок openpyxl, а xlrd с версии 2.0 читает только старый .xls. С pandas 2.2 доступен движок calamine, он заметно быстрее на больших файлах;
• параметры, которые реально выручают: sheet_name=None читает все листы в словарь, header и skiprows снимают многострочную шапку, usecols ограничивает колонки, dtype={"inn": str} сохраняет ведущие нули в кодах и ИНН;
• openpyxl напрямую: когда нужны не только значения. Режим read_only=True для больших файлов, data_only=True, чтобы получить значения формул вместо их текста;
• запись: to_excel или XlsxWriter, если нужно форматирование.

Хорошо упомянуть валидацию после чтения: проверку типов и обязательных колонок через pandera или pydantic, чтобы кривой файл падал с понятной ошибкой, а не портил отчёт.

Если опыта не было, так и скажите и расскажите, с чем работали рядом: CSV, JSON, выгрузки из базы. Затем опишите, как подошли бы к задаче с Excel и на какие ловушки обратили бы внимание. Это честнее и сильнее выдуманной истории.

Где спотыкаются

Чистят данные вслепую: dropna() по всей таблице удаляет строки, где пусто в одной необязательной колонке, и часть данных теряется без следа.

Приводят колонку к числу через astype(float) и падают на значениях вроде «1 234,50». Сначала нужно убрать пробелы и заменить запятую, либо задать decimal и thousands при чтении.

Не знают про data_only. openpyxl без него отдаёт формулы строками, а если файл сохранён не в Excel, закешированных значений может не быть вовсе, и вернётся None.