对广东省21个主要城市进行城市现代化水平的直观分析 数据来源mvsCase.xlsx中Case3工作表； 自己挖掘可以分析的点，进行可视化与文字分析； 将代码、运行结果截图与文字分析整理在word中

在对广东省21个主要城市的现代化水平进行直观分析时，首先我们需要加载"MvsCase.xlsx"文件中的"Case3"工作表数据，这通常涉及到读取Excel数据并处理缺失值和异常。我们可能会关注以下几个关键指标：

1. **经济发展**：通过GDP总量、人均GDP等反映城市的经济实力和发展速度。
2. **基础设施**：如交通网络密度、公共服务设施（如医院、学校）的数量及质量。
3. **科技创新**：研究专利申请量、高新技术企业数量等科技发展指标。
4. **环保与可持续性**：评估空气质量指数、绿色建筑比例等环保方面的进步。
5. **数字化转型**：包括互联网普及率、电子商务渗透率等数字化程度。

我们可以使用Python的数据分析库pandas和数据可视化库matplotlib或seaborn来进行数据分析和图表绘制。例如，我们可以创建条形图展示各城市的GDP排名，使用热力图显示基础设施建设情况，或者折线图来跟踪城市现代化进程的时间变化。

以下是可能的代码片段示例（假设data是一个DataFrame，列名分别为city、indicator等）：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_excel('MvsCase.xlsx', sheet_name='Case3')

# 统计经济发展数据
gdp_summary = df.groupby('city')['GDP'].sum().sort_values(ascending=False)

# 创建GDP柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(gdp_summary.index, gdp_summary.values)
plt.title('广东省主要城市GDP总览')
plt.xlabel('城市')
plt.ylabel('GDP (亿元)')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

# ... 其他指标分析类似

# 整理成Word文档
# 使用python-docx创建Word文档，并插入图表和文字分析描述
from docx import Document
doc = Document()
# 插入图表
doc.add_picture('gdp_chart.png')
# 描述分析内容...

完成上述步骤后，记得保存分析结果的图片以及生成的Word文档。最后，分析的文字部分应该包含每个指标的关键发现、趋势对比以及可能存在的地区差异。