!2023年不同作物在第一季度和第二季度的产量作为参考，导入数据路径，记得该路径; PRODUCTION_Q1 = @OLE('final_output_1.xlsx', 'final_output_1!B2:B42');

由于您提供的引用[1]提到的是全球历史产量数据集，而引用[2]涉及到的是特定论文的数据文件，但并未直接提及具体文件路径或季度产量信息，所以我无法直接给出2023年不同作物在第一季度和第二季度的具体产量数据。

然而，如果您想要从Excel文件中读取数据，假设您有一个名为`final_output_1.xlsx`的文件，并且数据存储在工作表`final_output_1`的B列（即产量数据），您可以按照以下步骤在Python中使用pandas库来导入数据：

import pandas as pd

# 假设文件在当前工作目录下
PRODUCTION_Q1 = pd.read_excel('final_output_1.xlsx', sheet_name='final_output_1', skiprows=1, usecols=['B']) # 忽略表头行并选择B列（产量）
# 如果季度信息在其他列，请相应调整usecols参数

# 查看第一季度和第二季度的数据
Q1_data = PRODUCTION_Q1.iloc[:, 0].loc[pd.DatetimeIndex(PRODUCTION_Q1.index).quarter == 1] # 获取第一季度数据
Q2_data = PRODUCTION_Q1.iloc[:, 0].loc[pd.DatetimeIndex(PRODUCTION_Q1.index).quarter == 2] # 获取第二季度数据

请注意，这需要文件确实存在并且季度数据以日期的形式存储在Excel的某个列中。如果实际数据结构不同，上述代码可能需要调整。