输出一段代码，用以清洗数据，先从excel读取写入数据，数据内容包括user_id、package_type、create_time、month_id、prov_name、prov_name，功能要求：1、每年create_time中每天重复的次数大于5的不超过5次；2、month_id和prov_name每年每月重复的次数不超过10次

好的，以下是Python代码示例，用于清洗数据并实现功能要求：

import pandas as pd

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 每年create_time中每天重复的次数大于5的不超过5次
data['create_time'] = pd.to_datetime(data['create_time'])
year_group = data.groupby(data['create_time'].dt.year)
for year, group in year_group:
    day_group = group.groupby(group['create_time'].dt.date)
    for day, g in day_group:
        if len(g) > 5:
            data.drop(g.index[5:], inplace=True)

# month_id和prov_name每年每月重复的次数不超过10次
year_month_group = data.groupby([data['create_time'].dt.year, data['create_time'].dt.month])
for year_month, group in year_month_group:
    count_group = group.groupby(['month_id', 'prov_name']).size()
    for idx, count in count_group.items():
        if count > 10:
            data.drop(group[(group['month_id'] == idx[0]) & (group['prov_name'] == idx[1])].index[10:], inplace=True)

# 将处理后的数据写入Excel文件
data.to_excel('cleaned_data.xlsx', index=False)

解释一下代码的实现：

1. 首先用 pandas 库的 `read_excel` 函数从 Excel 文件中读取数据；
2. 将 `create_time` 列转换为日期格式，并按照年份分组；
3. 对于每个年份的数据，再按照日期分组，对于每个日期的数据，如果重复次数大于 5 次，则只保留前 5 条数据；
4. 按照年份和月份分组，对于每个年份和月份，统计每个 `month_id` 和 `prov_name` 的出现次数，如果超过 10 次，则只保留前 10 条数据；
5. 最后用 `to_excel` 函数将处理后的数据写入 Excel 文件。