#1读取 182 款特医食品说明书，按照表 1 的要求提取【营养成分表】中“每100kJ”列的指定营养成分数据，将提取的数据保存到文件“result1.xlsx”中，同时在报 告中列出每 100kJ（千焦）中蛋白质含量最高的三种特医食品，格式如表 1（注意营养成分的单位）。

这是一个数据处理和分析任务，需要通过程序（例如Python的pandas库）来完成。首先，你需要从182款特医食品的说明书CSV或PDF文件中读取数据，这些数据通常存储在`营养成分表`部分，特别是包含"每100kJ"营养信息的那一列。步骤大致如下：

1. **数据读取**：使用pandas的`read_csv`函数或者其他适合处理结构化数据的工具（如BeautifulSoup用于HTML文件），加载所有说明书的数据。

import pandas as pd

# 假设数据文件名为'therapeutic_food_data.csv'
data = pd.read_csv('therapeutic_food_data.csv')

2. **数据筛选与提取**：选择包含"每100kJ"营养成分的列，并计算蛋白质含量。

protein_per_100kj = data[['产品名称', '每100kJ - 蛋白质(克)']]

3. **数据排序与保存**：对蛋白质含量进行降序排列，然后选取前三个。

top_three = protein_per_100kj.sort_values('每100kJ - 蛋白质(克)', ascending=False).head(3)

4. **数据导出**：将结果保存到Excel文件中。

top_three.to_excel('result1.xlsx', index=False)

5. **报告生成**：创建一个Markdown或HTML报告，列出这三种食品及其蛋白质含量。

| 产品名称 | 每100kJ 蛋白质含量 (克) |
| -- | ---------------------- |
| {product_name1} | {protein_value1}       |
| {product_name2} | {protein_value2}       |
| {product_name3} | {protein_value3}       |

替换占位符`{product_nameX}` 和 `{protein_valueX}` 为实际数值。