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AI与Python：高效处理Word至Excel的转换

文章主题：AI, Python, New Bing, Word转Excel

尊敬的读者们，你们好！欢迎阅读本文。在这篇文章中，我们将采用一个实际案例，向你们展示如何运用人工智能助手和Python编程语言，将Word文档转换成Excel文件。为了实现这一目标，我们将借助New Bing的AI功能，以及Python代码进行操作。让我们开始吧！

案例分析

一个公务员小伙伴委托我们将一份Word文件转换为Excel表格。Word文件中包含5000多条记录，每条记录包括以下信息：日期、发文单位、文号、标题和签收人。我们需要将其中的日期、文号和标题提取出来，并存储到Excel表格中。

Word文件如下：

Excel表格样式如下：

在手动复制和修改一条信息的情况下，耗时约为10秒。以每分钟处理6条信息的速度来算，这样的操作将花费超过8小时的时间。然而，通过运用人工智能以及Python编程语言，我们可以实现自动化处理此任务，从而极大地节省宝贵的時間和精力。

AI验证

首先，我们在New Bing网站上验证了这个任务是否可以使用AI自动完成。我们向AI发出以下问题：

我有一个word，需要提取其中数据输出到Excel文件中。 word中的数据也是以表格形式存在，该表格的规范如下 1.每三行为一组 2.每组中第一行第二列为日期 3.每组中第一行第四列为文号 4.每组中第二行第二列为标题数据输出到Excel后的格式如下，第一列为序号，第二列为日期，第三列为文号，第四列为标题请帮我写一个实现以上需求的python程序，并且预留word文件位置和Excel输出目录两个自定义变量,并同时提供依赖导入的requirment.txt

AI生成的Python代码如下：

import pandas as pd from docx import Document # 读取Word文件中的表格数据 def read_table_from_word(word_file_path): document = Document(word_file_path) tables = document.tables data = [] for table in tables: for i, row in enumerate(table.rows): text = [cell.text for cell in row.cells] if i % 3 == 0: date = text[1] doc_num = text[3] elif i % 3 == 1: title = text[1] data.append([date, doc_num, title]) return pd.DataFrame(data, columns=[日期, 文号, 标题]) # 将DataFrame写入Excel文件中 def write_dataframe_to_excel(dataframe, excel_file_path): dataframe.to_excel(excel_file_path, index=False) # 自定义变量 word_file_path = path/to/word/file.docx excel_file_path = path/to/excel/file.xlsx # 读取Word文件中的表格数据 dataframe = read_table_from_word(word_file_path) # 将DataFrame写入Excel文件中 write_dataframe_to_excel(dataframe, excel_file_path)

可以看到，AI生成的代码无需任何调整就可以直接使用。

如何提问

若要使AI理解我们的问题并生成准确的代码，我们需要采用特定的提问方法。一个值得借鉴的提问模板如下所示：

Copy Code我有一个需要处理的任务，描述如下：（在这里描述你的任务）请帮我用Python实现以上需求的程序，并且预留必要的自定义变量，例如输入文件路径和输出文件路径，并提供依赖导入的requirment.txt文件。以下是详细信息： 1. 输入文件格式：（例如Word、Excel等） 2. 数据存储格式：（例如表格形式，每行包含哪些列等） 3. 处理逻辑：（例如需要进行什么样的数据清洗、加工、计算等） 4. 输出文件格式：（例如Excel表格形式，每行包含哪些列等） 5. 预期输出效果：（例如样例数据或者示意图）谢谢！

具体怎么提问的逻辑，我也整理了一张思维导图