上周接了一个数据处理的活，10万条Excel数据需要清洗、分类、统计。本来准备写Python脚本，后来试了下用OpenClaw直接处理，效率高得出乎意料。
任务描述
- 数据量：10万行，15列
- 需要做的事：
- 清洗脏数据（空值、格式错误、重复行）
- 按规则分类打标签
- 生成统计报表
- 导出为多个子表
用OpenClaw处理
第一步：分析数据结构
把前100行数据喂给OpenClaw，让它分析每列的数据类型和质量情况。
第二步：生成清洗脚本
让OpenClaw写Python清洗脚本。它给出的方案比我预想的更全面：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 去重
df = df.drop_duplicates(subset=['id'])
# 空值处理
df['name'] = df['name'].fillna('未知')
df['amount'] = pd.to_numeric(df['amount'], errors='coerce').fillna(0)
# 格式标准化
df['phone'] = df['phone'].astype(str).str.replace('-', '').str.strip()
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
第三步：分类打标签
用OpenClaw写的分类逻辑，基于多个字段组合判断，比我手写的规则覆盖更全。
第四步：生成报表
直接让OpenClaw生成带图表的统计报表，matplotlib + seaborn，一步到位。
时间对比
| 步骤 | 手动预估 | OpenClaw辅助 |
|---|---|---|
| 分析数据 | 2小时 | 20分钟 |
| 写清洗脚本 | 3小时 | 30分钟 |
| 分类逻辑 | 2小时 | 40分钟 |
| 统计报表 | 2小时 | 20分钟 |
| 合计 | 9小时 | 约2小时 |
效率提升了4倍以上。关键是OpenClaw生成的代码质量很高，基本不用太多修改。
经验总结
- 大数据量先用采样数据测试，跑通了再全量执行
- 让OpenClaw先分析数据质量，它能发现很多你忽略的问题
- 复杂的业务逻辑还是需要人工确认
- 生成的脚本一定要自己review一遍
数据处理是OpenClaw最实用的场景之一，强烈推荐。