juper untiled在发明专利数据里，完成以下处理要求： （1）统计含有发明人“吴峰”的发明专利的数量。 （2）将含有发明人“吴峰”的发明专利的“申请日”与“名称”输出。 （3）将含有发明人“吴峰”的发明专利条目保存到Excel文件中。

Jupyter Notebook在专利数据分析中可以利用pandas库来处理发明专利信息。假设我们有一个包含发明人、申请日期和名称等字段的数据集，我们可以按照以下步骤完成上述要求：

1. 统计发明人“吴峰”的发明专利数量:

import pandas as pd

# 假设df是专利数据集
patents_df = pd.read_csv('patent_data.csv')  # 假设数据来自CSV文件
inventor_wu_feng_count = patents_df[patents_df['发明人'] == '吴峰'].shape[0]
print(f"发明人‘吴峰’的发明专利有 {inventor_wu_feng_count} 项。")

2. 输出含有发明人“吴峰”的发明专利的申请日期和名称:

wu_feng_patents = patents_df[patents_df['发明人'] == '吴峰']
output_rows = wu_feng_patents[['申请日', '名称']]
print(output_rows)

这会直接打印出结果，如果需要将其存储到一个新的DataFrame中以便进一步操作或导出Excel，可以用`to_excel`函数:

output_df = output_rows.copy()
output_df.to_excel('wu_feng_patents.xlsx', index=False)

3. 将含有发明人“吴峰”的发明专利条目保存到Excel文件中:
如上所述，已经完成了这部分操作，Excel文件`wu_feng_patents.xlsx`已经被创建并包含了相关信息。