如何使用Python编程，包括pandas库，来处理名为'数据'的包含1960年至2020年平均气温数据的EXCEL文件？具体步骤应包括读取数据、计算每年的平均气温距平（与某一基准年份相比），以及生成反映这些距平变化的折线图，请提供详细的代码示例和解释。

要使用Python编程，特别是Pandas库处理Excel文件中的数据并完成所描述的任务，你需要按照以下步骤进行：

1. 首先，确保你已经安装了`pandas`, `openpyxl`或`xlrd`（取决于你的Excel文件类型）和`matplotlib`库，如果还没有安装，可以使用pip命令安装：

   pip install pandas openpyxl matplotlib

2. 使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel文件：

import pandas as pd

# 指定文件路径
file_path = '数据.xlsx'

# 读取数据
data = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1', index_col='Year') # 假设你的数据在第一个工作表（sheet_name可以根据实际情况修改）

在这里，我们假设你的数据集有一个名为'Year'的列作为索引。

3. 计算每年的平均气温距平。你可以选择一个基准年份（例如1960年）计算相对于该年的温度变化。首先创建一个新的列，然后用基准年的平均值减去当前年的值：

base_year = 1960
data['Temperature_Deviation'] = data['Average_Temperature'] - data.loc[base_year, 'Average_Temperature']

这里假设'Average_Temperature'是你表格中的平均气温列名。

4. 对于折线图，可以使用`matplotlib`库的`plot()`函数绘制：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个新的图表
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制折线图
plt.plot(data.index, data['Temperature_Deviation'], marker='o')
plt.title('Temperature Anomaly Over Time (1960-2020)')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Temperature Deviation from Base Year')
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码将会显示从1960年到2020年气温距平的变化趋势。