现在我有2010年-2023年的 高校申请专利数据，以5年为一组，每分一组，新建一个excel表。如，2010-2014看作2014年，请写出以2014、2015、2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022、2023为中止年的相关代码

要实现您所需的功能，您可以使用Python中的pandas库来处理数据和创建Excel文件。以下是一个简单的代码示例，它将指导您如何根据年份范围分组数据，并将每组数据保存到不同的Excel工作表中。假设您的数据已经以某种方式加载到名为`df`的pandas DataFrame中。

import pandas as pd

# 假设df是包含所有年份数据的DataFrame，且包含一个名为'year'的列，其中存储了申请专利的年份信息。

# 创建一个Excel写入器对象
with pd.ExcelWriter('university_patent_data.xlsx') as writer:
    # 定义年份范围的列表
    year_ranges = [(2010, 2014), (2015, 2019), (2020, 2023)]
    
    # 遍历年份范围，创建相应的数据子集并写入Excel
    for i, (start_year, end_year) in enumerate(year_ranges):
        # 选择对应年份范围的数据
        df_subset = df[(df['year'] >= start_year) & (df['year'] <= end_year)]
        
        # 将年份转换为字符串，用于创建工作表名
        sheet_name = f"{start_year}-{end_year}"
        
        # 将数据子集写入新的Excel工作表，对应年份范围的名字
        df_subset.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

# 上述代码将在当前工作目录创建名为'university_patent_data.xlsx'的Excel文件，包含三个工作表：
# 2010-2014, 2015-2019, 2020-2023。

确保您的环境中已经安装了pandas库和openpyxl库（用于写入Excel文件）。您可以使用以下命令来安装这些库（如果尚未安装的话）：

pip install pandas openpyxl

请根据您的实际数据结构调整代码中的DataFrame列名和操作。