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使用 AI 的辅助功能，创建一个 Python 脚本，用于自动化处理 Excel 数据。要求包括：读取 Excel 文件，对指定列进行数据清洗（去除空值、格式标准化），并生成可视化图表。使用 Pandas 和 Matplotlib 库，确保代码有详细注释和异常处理。
本文介绍利用 AI 辅助功能进行数据分析自动化的实现过程，分享给有类似需求的朋友。
- 项目需求分析 需要处理销售数据报表，包含产品名称、销售额、日期等多个字段。主要问题在于数据中存在空值、日期格式不统一，还需要生成柱状图展示各产品销售额对比。
- AI 辅助编写代码 在 AI 对话区输入需求后，它很快就给出了 Python 脚本框架。这个框架已经包含了 pandas 读取 Excel 的基础代码，还自动添加了 try-except 异常处理块，比从头写省事多了。
- 数据清洗实现 针对空值处理，AI 建议使用 pandas 的 dropna 方法，并提供了 threshold 参数设置的示例说明。对于日期标准化，它生成了使用 datetime 模块进行格式转换的代码段，还贴心地加了正则表达式验证。
- 可视化图表生成 最惊喜的是图表生成部分。AI 不仅给出了 matplotlib 的基本绘图代码，还根据数据特点推荐了条形图而不是默认的折线图，并自动添加了标签旋转、颜色设置等细节处理。
- 调试优化过程 在实际运行时遇到一个编码问题，AI 立即给出了解决方案：在 read_excel 中加入 encoding 参数。它还建议把常用操作封装成函数，方便后续维护，这个优化点值得参考。
- 异常处理完善 AI 为每个关键步骤都添加了错误捕获，比如文件不存在警告、数据类型转换异常等。这让不太擅长异常处理的新手也能写出健壮的代码。
整个开发过程比预想的快了三倍不止。AI 不仅能理解自然语言需求，还会主动提出专业建议，比如提醒注意内存占用问题，建议分块处理大数据文件。
最后完成的脚本可以直接在在线 IDE 环境上一键部署，生成的可视化结果也能实时查看。这个平台最方便的是不需要配环境，打开网页就能写代码、看效果，特别适合快速验证想法。
如果你是经常要处理重复性编码任务的分析师或开发者，可以尝试这种 AI 辅助开发模式。它不会取代你的工作，但能让你把精力集中在真正需要创造力的地方。
