有一个文件夹“学生数据”，里面包含多个Excel文件（后缀为.xlsx），每个文件包含“姓名、年龄、班级、成绩”4列数据，要求用Python批量读取所有Excel文件，筛选出成绩≥80分的学生，合并成一个新的Excel文件，保存到“学生数据”文件夹，命名为“优秀学生.xlsx”，使用pandas库，代码附带注释，处理文件不存在、列名错误、数据类型异常的情况。
“用Python写一个批量处理Excel文件的脚本，需求如下：
- 读取文件夹‘学生数据’内所有.xlsx格式的Excel文件；
- 筛选出每个文件中成绩≥80分的学生；
- 将所有筛选后的学生数据合并成一个新的Excel文件；
- 新文件保存到‘学生数据’文件夹，命名为‘优秀学生.xlsx’；
- 使用pandas库，代码附带详细注释，确保能直接运行；
- 处理异常情况：文件夹不存在、Excel文件中无‘成绩’列、成绩数据不是数字。”
- 在本地创建“学生数据”文件夹，放入几个包含学生数据的Excel文件（可故意设置1个无“成绩”列的文件、1个成绩为非数字的文件，测试异常处理功能）；
- 复制生成的代码，粘贴到Python编辑器，运行代码；
- 若运行报错“ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’”，则在终端输入“pip install pandas openpyxl”（openpyxl用于读取.xlsx文件），安装依赖库，重新运行；
- 若Excel文件中“成绩”列名不同（如“分数”），则回到Claude Code 输入区，补充“Excel文件中成绩列名为‘分数’，请修改代码”，重新生成代码即可；
- 若需要添加“按班级排序”功能，可补充需求“合并后的数据按班级升序排序，班级相同则按成绩降序排序”，重新生成代码。
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