Python实操项目3："流萤映月，洛阳纸贵——Excel自动化处理助手"
项目背景：在现代的数据分析工作中，Excel表格的处理与数据分析占有非常重要的地位。每天，工作人员需要处理大量的Excel数据，这其中包括数据清洗、筛选、调整、计算等繁复工作。通过Python脚本语言，我们可以自动化的处理这些工作，提高我们的工作效率，准确度，从而使得重复的劳动力可以被释放出来，用在更有价值的地方。
项目目标：
- 学习并掌握Python操作Excel表格的方法
- 使用Python完成Excel表格数据的清洗和处理工作
- 提高处理Excel表格数据的效率和准确度
项目涉及的知识点：
- Python基础知识
- Pandas，Numpy等库的使用
- Excel文件的读取和保存
- 数据清洗和处理
- 自动化处理
代码示例：
数据例子：
代码知识点总结：
1. `pandas`:是用于数据处理和分析的python库，提供了大量能快速便捷处理数据的函数和方法
2. `pd.read_excel()`:pandas的读取Excel文件的方法，可以读取.xls和.xlsx格式的文件。
3. `df.head()`:查看前n行（默认情况下n=5）的数据
4. `df.dropna()`:删除缺失数据，参数how指定删除方式，当how='any'时，任何存在NaN的行都将被删除。
5. `df[df['age']>30]`:筛选数据，筛选出年龄大于30的数据行
6. `df['total'] = df.sum(axis=1)`:对DataFrame对象的行进行求和。
7. `df.to_excel()`:保存DataFrame对象到Excel文件。
