打开百度指数趋势表baidu_index.xls，发现有如下问题需要处理： 对于个别车型，近期才有数据，之前没有数据，需要对缺失值进行处理； 结果是需要月级数据，但是原始数据是按天的，需要对日期进行处理； 对于原始数据关键词keyword字段，为防止合并时出现大小写区别而合并错误，需要对关键词进行统一处理。代码

好的，下面是处理这些问题的Python代码，使用了pandas库和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("baidu_index.xls")

# 对缺失值进行插值处理
df = df.interpolate()

# 将日期转换成月份
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['month'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.to_period('M')

# 按月份对数据进行汇总
df_month = df.groupby(['month', 'keyword'])[['index']].sum().reset_index()

# 对关键词进行统一处理，转换成小写字母
df_month['keyword'] = df_month['keyword'].str.lower()

# 保存处理后的数据
df_month.to_excel("baidu_index_month.xls", index=False)

这个代码会读取名为“baidu_index.xls”的原始数据，对缺失值进行插值处理，将日期转换成月份，按月份对数据进行汇总，并对关键词进行统一处理，最后将处理后的数据保存到名为“baidu_index_month.xls”的文件中。