Electricity_tariff_need={‘B108’: (1, 1.05, 18474, 19721), ‘1593’: (1, 1.05, 18468, 18875)},打开与键名称相对应的xlsx文件，并将键值写入进去

这是一个Python字典结构，看起来是用来存储电力定价信息的数据。其中，每个键（如'B108', '1593'）代表一个特定的电价分类，对应的元组包含了四个元素：

1. 第一个元素(1)可能是每度电的基本价格。
2. 第二个元素(1.05)可能是电费的单价增长率，通常用于阶梯电价制度中的第二部分或者调整价。
3. 第三个元素(18474, 19721)可能是两个数值，分别对应不同的用电量区间，可能涉及到分段计费。
4. 最后一个元素(18875)可能是超出前一区间的总费用。

为了将这些数据写入到一个Excel文件中，你可以使用pandas库，步骤如下：

首先，需要安装pandas和openpyxl库（如果还没有安装）：

pip install pandas openpyxl

然后，可以编写一个Python脚本来读取和写入数据：

import pandas as pd

# 定义电价数据
electricity_tariff = {
    'B108': (1, 1.05, (18474, 19721)),
    '1593': (1, 1.05, (18468, 18875))
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(electricity_tariff, orient='index', columns=['基本价', '增长率', '区间上限1', '区间上限2'])

# 将数据保存为Excel文件（假设文件名为'tariff.xlsx'）
df.to_excel('tariff.xlsx', index=False)

这个脚本会创建一个Excel表格，表头为['基本价', '增长率', '区间上限1', '区间上限2']，并按照给定的键值对填充数据。