ChatGPT需通过代码解释器批量处理Excel：上传文件→用Pandas清洗计算→多表合并导出→自定义函数标记→日期解析与分组统计。
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如果您希望使用ChatGPT批量处理Excel数据，需借助外部代码解释器环境执行Python脚本完成读取、清洗、计算与导出等操作。ChatGPT本身无法直接访问本地文件或运行代码，但当启用支持上传文件并调用代码解释器（Code Interpreter）的版本时，可实现自动化表格处理。以下是具体可行的操作路径：
一、上传Excel文件至代码解释器环境
代码解释器功能支持用户上传.xlsx或.csv格式的表格文件，并在沙盒环境中临时加载为Pandas DataFrame进行操作。该步骤是后续所有处理的前提，且上传后文件仅保留在当前会话中，不被持久存储。
1、点击输入框旁的“回形针”图标，选择本地Excel文件（如data.xlsx）上传。
2、等待系统提示“文件已上传”，确认文件名和大小显示正确。
3、在对话中明确告知模型已上传文件，例如：“我已上传名为sales_data.xlsx的表格，请基于此执行处理。”
二、编写Pandas脚本完成基础批量操作
代码解释器默认支持pandas、numpy、openpyxl等库，可直接编写Python代码对DataFrame进行列计算、条件筛选、分组聚合等批量处理，无需逐行手动编辑。
1、要求模型生成读取语句：使用pd.read_excel()加载工作表，指定sheet_name参数以适配多页表格。
2、要求添加清洗逻辑：例如用.dropna()删除空行、.astype()统一数值类型、.str.strip()清理文本首尾空格。
3、要求插入批量计算字段：例如新增“利润率”列，公式为(销售额 - 成本) / 销售额，自动广播至全部行。
三、执行多表合并与结构化导出
当存在多个上传的Excel文件（如orders.xlsx、customers.xlsx），可通过代码解释器执行关联合并，生成整合报表并导出为新Excel，含多个工作表。
1、要求模型调用pd.merge()按共同字段（如customer_id）左连接两张表。
2、要求使用pd.ExcelWriter()创建多Sheet输出文件，将原始数据、汇总透视表、异常记录分别写入不同sheet。
3、要求最终调用writer.close()并触发下载链接，生成可点击保存的processed_output.xlsx。
四、注入自定义函数实现条件批量标记
针对需按业务规则动态标注的场景（如“高价值客户”、“逾期订单”），可定义Python函数并应用至整列，避免人工逐条判断。
1、要求模型编写命名函数，例如def classify_risk(days):，内含if-elif-else分支逻辑。
2、要求使用.apply()方法将该函数作用于“账期天数”列，生成新列“风险等级”。
3、要求对结果列进行频次统计，输出各风险等级对应的订单数量，以字典或DataFrame形式呈现。
五、处理日期与时间序列批量运算
对于含日期字段的Excel（如订单日期、发货时间），代码解释器可自动识别并执行批量时间解析、周期划分、滚动统计等操作。
1、要求模型用pd.to_datetime()将文本型日期转为datetime64类型，并处理常见格式异常。
2、要求新增“年份”“月份”“星期几”三列，使用.dt.year、.dt.month、.dt.day_name()批量提取。
3、要求按“月份”分组，计算每月销售额总和与订单均值，并返回2023年各月销售趋势表（不含任何图表，仅数值DataFrame）。
