大家好，欢迎来到本篇文章，今天我们将通过一个实际案例，介绍如何使用AI和Python来实现Word转Excel 。我们将使用New Bing 的AI功能，配合Python代码来完成这个任务 。
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：
根据手动复制和修改一个条目需要10秒的时间计算 ， 一分钟可以完成6条，需要耗费的时间超过8小时 。我们可以使用AI和Python来自动处理这个任务，节省大量时间和精力 。
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办公自动化｜使用New Bing和Python实现Word转Excel】AI生成的Python代码如下：
import pandas as pdfrom 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.tablesdata = https://www.itzhengshu.com/excel/[]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
为了能够让AI理解我们的问题，并生成正确的代码 ， 我们需要遵循一定的提问方式 。以下是一个可供参考的提问模板：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
通过使用这种提问方式，可以让AI更好地理解我们的需求 ， 并生成正确的代码 。
如果想要进一步学习如何使用AI和Python来实现办公自动化，可以关注我的公众号，我将定期更新案例分析和视频讲解，同时也欢迎大家留言提问，我将选取经典问题进行分析 。