利用python处理excel数据实现增删改查

### 回答1：
可以的，利用Python可以使用pandas库来处理Excel数据，pandas提供了许多函数来读取、写入、修改Excel表格数据，比如可以使用pandas.read_excel()函数来读取Excel表格数据，使用pandas.DataFrame()函数来创建数据框架，并使用pandas.to_excel()函数将修改后的数据保存到Excel表格中。同时，pandas还提供了很多实用的函数来处理Excel数据，比如可以使用pandas.DataFrame.loc[]函数来实现数据的增、删、改、查操作。

### 回答2：
利用Python处理Excel数据可以通过安装第三方库pandas来实现，pandas提供了丰富的功能可以方便地对Excel进行操作。

首先，我们需要安装pandas库，可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

接下来，我们可以使用pandas库来进行Excel数据的增删改查操作。

1. 增加数据：我们可以使用pandas库的`DataFrame`对象来创建一个数据表，并添加数据到其中。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame表格
df = pd.DataFrame()

# 添加数据到表格中
df['姓名'] = ['张三', '李四', '王五']
df['年龄'] = [25, 30, 35]

2. 删除数据：可以使用pandas库的`drop()`方法来删除指定行或列。例如，删除第二行的数据：

df = df.drop(1)  # 删除第2行的数据

3. 修改数据：可以使用`loc`方法来定位需要修改的单元格，并进行修改。例如，修改第一行第二列的数据：

df.loc[0, '年龄'] = 28  # 修改第1行第2列的数据为28

4. 查询数据：可以使用pandas库的`loc`方法来定位需要查询的单元格，并获取对应的数据。例如，查询第一行第二列的数据：

data = df.loc[0, '年龄']  # 获取第1行第2列的数据

以上就是利用Python处理Excel数据的增删改查操作的简单示例。通过pandas库，我们可以方便地对Excel数据进行操作，并进行各种数据处理和分析。

### 回答3：
利用Python处理Excel数据可以使用openpyxl库进行操作。下面将分别介绍如何实现增加、删除、修改和查询Excel数据。

增加数据：
1. 导入openpyxl库。
2. 打开Excel文件，可以使用load_workbook函数。
3. 选择工作表，可以使用active属性或者获取工作表名称进行选择。
4. 使用append函数向工作表添加新行，需要将数据以列表的形式传入。
5. 保存Excel文件。

删除数据：
1. 导入openpyxl库。
2. 打开Excel文件。
3. 选择工作表。
4. 使用delete_rows函数删除指定行，需要指定删除的起始行和结束行。
5. 保存Excel文件。

修改数据：
1. 导入openpyxl库。
2. 打开Excel文件。
3. 选择工作表。
4. 使用cell函数选中要修改的单元格，需要指定单元格的行和列。
5. 使用value属性修改单元格的值。
6. 保存Excel文件。

查询数据：
1. 导入openpyxl库。
2. 打开Excel文件。
3. 选择工作表。
4. 使用cell函数选中要查询的单元格，需要指定单元格的行和列。
5. 使用value属性获取单元格的值。

以上是使用Python处理Excel数据的基本方法，可以根据具体需求进行相应的操作。为了更好地处理Excel数据，还可以使用其他库如pandas、xlrd等。