Node 与 Python 处理 Excel 能力对照

针对当前项目（财报 Excel 解析、按配置重组、转亿、多 Sheet 输出），逐项对照：你要实现的功能 Node 是否都支持。

一、当前 Python 用到的能力

能力	当前实现（Python）	Node 是否支持	说明
读 .xlsx	pandas + openpyxl	✅ 支持	exceljs / xlsx 都支持
读 .xls	pandas	⚠️ 部分	见下文「.xls」
读 .csv (UTF-8)	pandas read_csv	✅ 支持	fs + 按行解析，或 csv-parse / xlsx 读 csv
按行、按列访问	df.iloc[i], df.iloc[:, 0]	✅ 支持	工作表 = 二维数组或按行遍历
按第一列匹配行	first_col == item_name / str.strip()	✅ 支持	数组 find/filter，字符串 trim
数字解析	去 `=`、逗号、空格，科学计数法	✅ 支持	JS 的 Number/parseFloat 完全够用
转「亿」、保留 2 位小数	/ 1e8, round(_, 2)	✅ 支持	普通算术 + toFixed/round
多 Sheet 写入	pd.ExcelWriter, sheet_name=	✅ 支持	exceljs 多 worksheet，xlsx 多 sheet
无表头写入	header=False	✅ 支持	按行写入，不写 header 即可
按配置过滤行/列	rows_to_delete, columns_to_keep	✅ 支持	数组 filter / 列索引过滤

结论：除「.xls 老格式」需单独处理外，你要实现的功能 Node 都支持。

二、推荐库与用法摘要

1. Excel 读写：exceljs（推荐）

读：workbook.xlsx.readFile(path) → workbook.getWorksheet(1) 或按名称 → worksheet.eachRow / row.getCell(j).value
写：workbook.addWorksheet('资产负债表') → worksheet.addRow([...])，可多次 addRow 实现「无表头」、多 Sheet
格式：主要支持 .xlsx；公式会得到计算后的值（与你当前用 pandas 读到的行为一致）
中文/UTF-8：无问题

npm i exceljs

2. 备选：xlsx（SheetJS）

读：XLSX.readFile(path) → workbook.Sheets[sheetName] → XLSX.utils.sheet_to_json(sheet, { header: 1 }) 得到「二维数组」，和你现在按 iloc 按行按列访问等价
写：XLSX.utils.aoa_to_sheet(rows)，再 XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, sheet, '资产负债表')，最后 XLSX.writeFile(workbook, path)
社区版对 .xls 有一定支持（视构建而定）；若主要用 .xlsx，exceljs 更易做「按行按格」的细粒度控制

3. CSV

用 fs.readFileSync(path, 'utf-8') + 按行 split + 按逗号/分隔符解析即可
或 csv-parse、或直接用 xlsx 读 csv 得到二维数组

4. 数据处理（替代 pandas）

不需要 DataFrame：当前脚本本质是「按第一列找行、按列做汇总、按配置过滤、组装新行」
用普通数组即可：rows.find(r => String(r[0]).trim() === itemName)、rows.filter(...)、colValues.reduce((a, b) => a + safeFloat(b), 0)、resultRows.push([...])
不需要额外「数据分析」库

三、你关心的几个点

1. 「按第一列找行」在 Node 里怎么写？

和 Python 逻辑一致：把当前 Sheet 读成「行的数组」，每行是「单元格值数组」，用第一列匹配。

// 读成二维数组后
function findRowByItemName(rows, itemName) {
  const t = itemName.trim();
  return rows.find(r => String(r[0] || '').trim() === t);
}

2. 数字格式：等号、逗号、科学计数法

你现在的 safe_float_convert / convert_to_yi 在 Node 里用一段小函数即可等价实现：

function safeFloat(value) {
  if (value == null || value === '') return 0;
  let s = String(value).trim();
  if (s.startsWith('=')) s = s.slice(1);
  s = s.replace(/,|，|\s/g, '');
  if (!s || s.toLowerCase() === 'nan') return 0;
  const n = parseFloat(s);
  return Number.isFinite(n) ? n : 0;
}

科学计数法（如 2.07327E+12）parseFloat 直接支持。

3. 多 Sheet 合并输出（main.py 的 merge_to_excel）

exceljs 示例：

const ExcelJS = require('exceljs');
const wb = new ExcelJS.Workbook();
const ws1 = wb.addWorksheet('资产负债表');
const ws2 = wb.addWorksheet('利润表');
balanceSheetRows.forEach(row => ws1.addRow(row));  // 无表头就连续 addRow
incomeStatementRows.forEach(row => ws2.addRow(row));
await wb.xlsx.writeFile(outputPath);

4. .xls（老格式）

exceljs：只支持 .xlsx，不直接支持 .xls。
xlsx (SheetJS)：部分版本/配置可读 .xls，但不如 .xlsx 稳定。
建议：若数据源仍会提供 .xls，要么在 Node 里用专门库（如 xls 等）只做「读成二维数组」再交给现有逻辑，要么在上传前用 Excel/脚本统一转成 .xlsx 再处理。对你当前「下载后上传到 Web」的流程，要求用户上传 .xlsx 或在后端用工具转一次，通常可接受。

四、小结

问题	结论
Node 能否完成你现在的 Excel 处理？	能。读 xlsx/csv、按行按列查找、数字清洗、转亿、多 Sheet 写出，都有对应库和写法。
是否不如 Python 稳？	对这类场景（报表级数据、几千行以内）：Node + exceljs 足够稳；Python 优势在「超大数据、复杂统计、科学计算」，你当前用到的只是基础读写与简单运算。
推荐方案	exceljs 做主读写；数据处理用普通 JS 数组；CSV 用 fs + 解析或 csv-parse；.xls 单独处理或要求 .xlsx。

你更熟 Node 的话，用 Node 实现当前功能没有问题；若后面遇到具体文件解析异常（例如某个下载站的 xlsx 格式略怪），再针对该格式微调即可。

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