针对“pandas快速处理Excel,替换Nan,转字典的操作”，以下是完整攻略：
1. 安装pandas
在开始任何操作之前，要确保已经安装了pandas库。 可以使用pip命令进行安装，示例代码如下：
pip install pandas
2. 导入pandas库
Python中的所有库都需要导入才能使用。使用以下代码，可以将pandas导入到您的脚本中：
import pandas as pd
3. 读取Excel文件
使用pandas库可以方便快捷地读取Excel文件，示例代码如下：
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
此处的”filename.xlsx”应替换为您的文件名。如果在同一目录下，则只需要使用文件名。否则，请提供文件的完整路径。
4. 替换NaN
Pandas库中提供了许多方法，可以方便地处理NaN值。下面是一些示例：
4.1 查找NaN值
df.isnull().sum()
上述代码将返回包含所有NaN值数量的Series。
4.2 将NaN替换为0
df.fillna(0, inplace=True)
上述代码将将所有NaN值替换为0，并且并不会创建新的DataFrame对象。
4.3 将NaN替换为特定值
df.replace({'column_name': {np.nan: 'new_value'}}, inplace=True)
上述代码将创建一个字典（{“column_name”: {np.nan: “new_value”}}）并将其传递给replace()函数。这会将指定的列中的NaN值替换为指定的新值。 ‘column_name’应替换为您的列名。
5. 转换为字典
将DataFrame转换为字典非常简单。下面是一些示例：
5.1 将整个DataFrame转换为字典
df_dict = df.to_dict()
上述代码将返回一个包含DataFrame中所有行的字典，其中键是列名。行的值是这些列中相应的值的字典。
5.2 将单个列转换为字典
col_dict = df['column_name'].to_dict()
上述代码将返回一个字典，其中键是索引，并包含指定的列中的值。
这就是“pandas快速处理Excel,替换Nan,转字典的操作”的完整攻略。