写一段代码，处理excel表格数据，具体步骤是将一个表格中相同单元编号对应的列数据求和，将得到的结果保存为新的数据表

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel表格数据并完成这个任务。以下是一个简单的示例代码，假设我们有一个名为"data.xlsx"的Excel文件，其中包含了需要求和的数据：

import pandas as pd

# 1. 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 假设数据是二维列表，每个子列表代表一行，且第一列是行标签（单元编号）
# 如果实际文件不是这种结构，可以根据实际情况调整
# 示例数据：
# data = [
#     ['A1', 10, 20],
#     ['A2', 30, 40],
#     ['A3', 50, 60]
# ]

# 2. 检查是否有重复的行标签（这里假设它们在第一列）
row_labels = df.iloc[:, 0].tolist()
if len(row_labels) != len(set(row_labels)):
    print("警告：存在重复的行标签，结果可能会错误")

# 3. 将第二列和第三列（或其他需要求和的列）求和
# 使用applymap()遍历每一项，并对指定列求和
# 或者直接使用sum()函数，如果数据表只有一列需要求和
df['Sum'] = df.iloc[:, 1:].sum(axis=1)

# 4. 保存为新的数据表
# 如果需要保留原始行标签，直接使用原数据框
new_df = df
# 如果不需要，可以删除原来的行标签列
# new_df = new_df.drop(['A1', 'A2', ...], axis=1)

# 保存到新的Excel文件
new_df.to_excel('result.xlsx', index=False)