快速体验
在云端环境中快速验证想法通常能节省大量环境配置时间。以 Python 数据分析为例，我们可以直接通过 AI 辅助生成脚本框架。
输入需求如下：
使用 AI 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。
最近在处理销售数据报表时，面对产品名称、销售额、日期等多字段，手动清洗效率极低。借助 AI 工具，整个流程可以大幅提速。以下是具体的实现思路。
1. 项目需求分析
核心痛点在于数据中存在空值、日期格式不统一，且需要生成柱状图展示各产品销售额对比。明确这些需求后，AI 能更精准地生成代码结构。
2. AI 辅助编写代码
在对话区输入需求后，AI 会给出包含基础逻辑的 Python 脚本框架。这比从头手写要快得多，尤其是异常处理部分。
3. 数据清洗实现
针对空值，AI 建议采用 Pandas 的 dropna 方法，并可设置 threshold 参数控制保留行数。对于日期标准化，通常会结合 datetime 模块进行转换，必要时辅以正则表达式验证格式。
4. 可视化图表生成
AI 不仅提供绘图代码，还会根据数据特征推荐图表类型。例如条形图可能比折线图更适合展示产品销售额对比，同时自动处理标签旋转和颜色设置。
5. 调试与优化
实际运行中常遇到编码问题，可在 read_excel 中加入 encoding 参数解决。此外，将常用操作封装成函数有利于后续维护。AI 还能提醒注意内存占用，建议分块处理大数据文件。
6. 异常处理完善
为每个关键步骤添加错误捕获，如文件不存在警告、数据类型转换异常等，能让代码更加健壮，降低新手的使用门槛。
下面是一个基于上述思路生成的参考代码示例：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
def process_sales_data(file_path):
try:
# 读取 Excel 文件，指定编码防止乱码
df = pd.read_excel(file_path, encoding='utf-8')
# 数据清洗：去除空值
df.dropna(inplace=True)
# 日期格式标准化
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
# 可视化：生成柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df['product_name'], df['sales_amount'])
plt.xticks(rotation=)
plt.title()
plt.show()
FileNotFoundError:
()
Exception e:
()
__name__ == :
process_sales_data()
