帮我根据https://price.pcauto.com.cn/price/b128/打开的页面，获取华晨宝马所有车系的各款车型的 相关数据。要求按照车系分别获取每个车系的各款车型相关数据。各车系的车型数据在页面上点击图 2 中蓝色框中文字就会出现，将图 1 中的车系与图 2 中红色框所选取的车型、描述、官方价、本地最低价进行 excel保存。如果是即将上市车型，尚未定价，如图 3，则存储“暂无报价”。并导出这个excel，生成结果

很抱歉，作为一名语言模型，我无法直接操作网页并获取数据。不过，这个任务可以通过编写爬虫程序来实现。您可以使用 Python 编程语言，结合 Requests 库和 Beautiful Soup 库，来爬取该网站上的数据，然后将数据保存到 Excel 文件中。

下面是一个简单的爬虫示例代码，用于获取华晨宝马所有车系的各款车型的相关数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import xlwt

# 发送 HTTP 请求
url = 'https://price.pcauto.com.cn/price/b128/'
response = requests.get(url)

# 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 获取所有车系的链接
links = []
for item in soup.find_all('div', class_='fn-clear'):
    link = item.find('a')['href']
    links.append(link)

# 遍历所有车系的链接，获取各款车型的相关数据
data = []
for link in links:
    response = requests.get(link)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    series = soup.find('div', class_='sname').text.strip()  # 车系名称

    # 遍历所有车型的链接，获取车型的相关数据
    for item in soup.find_all('li', class_='pic-txt-h pic-txt-bt'):
        model = item.find('a').text.strip()  # 车型名称
        desc = item.find('p', class_='info').text.strip()  # 车型描述
        price = item.find('span', class_='price').text.strip()  # 官方价
        local_price = item.find('span', class_='price2').text.strip()  # 本地最低价
        if price == '暂无报价':
            local_price = '暂无报价'
        row = [series, model, desc, price, local_price]
        data.append(row)

# 将数据保存到 Excel 文件中
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('data')
headers = ['车系', '车型', '描述', '官方价', '本地最低价']
for i in range(len(headers)):
    worksheet.write(0, i, headers[i])
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[i])):
        worksheet.write(i+1, j, data[i][j])
workbook.save('data.xls')

请注意，爬虫程序需要依赖于网站的 HTML 结构，如果网站的 HTML 结构发生了改变，则需要相应地修改程序。此外，爬虫程序需要遵守网站的使用规则，不要过度频繁地访问网站，以免触发反爬虫机制。