一个表格里有很多数据，我能不能把这些数据用pandas读取出来并分类整理好

当然可以，使用 pandas 库，你可以非常方便地将 Excel 表格或者其他 CSV 格式的数据读取进来，并进行分类整理。pandas 提供了 `read_csv()` (用于读取 CSV 文件) 或 `read_excel()` (用于读取 Excel 文件) 等函数，让你能够快速加载大量数据。

例如，假设你有一个名为 "data.xlsx" 的 Excel 文件，包含多个表格，每张表格对应一个数据集，你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
all_data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分析数据结构，确认是否有多个表格（如果只有一个数据框，则不需要下面这一步）
tables = [df for df in all_data if isinstance(df, pd.DataFrame)]

# 对每个表格进行分类整理
for i, table in enumerate(tables):
    # 按需设定列名、索引等
    table.columns = ['Column1', 'Column2', ...]  # 更改列名
    table.set_index('IndexCol', inplace=True)  # 设置索引
    # 数据清洗：处理缺失值、异常值
    table.dropna()  # 删除含有缺失值的行
    table.replace(to_replace=['bad_value'], value='new_value')  # 替换特定值
    
    # 可能还需要进一步的分类，如按某个字段分组或排序
    grouped_data = table.groupby('CategoryCol').sum()  # 分组求和或其他聚合操作

# 最后，存储整理后的数据
table.to_excel('processed_data.xlsx', index=True)  # 保存到新的 Excel 文件