编写一段代码，多个线程同时处理excel中的数据

以下是一个基本的示例代码，使用了 Python 的 pandas 和 concurrent.futures 库来处理 Excel 文件中的数据：

import pandas as pd
import concurrent.futures

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

# 定义一个处理函数，将每行数据转换为大写
def process_row(row):
    return row.str.upper()

# 定义线程数量
num_threads = 4

# 使用 concurrent.futures 库创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
    # 将每行数据作为参数传递给处理函数
    futures = [executor.submit(process_row, row) for _, row in df.iterrows()]

    # 等待所有线程完成
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        # 获取线程返回的结果
        processed_row = future.result()

        # 将结果更新到原始数据中
        df.loc[df.index == processed_row.index, :] = processed_row

# 将处理后的数据写入新的 Excel 文件
df.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)

以上代码将 Excel 文件中的所有数据转换为大写，并使用 4 个线程并行处理。你可以根据需要调整线程数量和处理函数。另外，请注意在多线程环境下更新原始数据时可能会导致一些问题，可以通过使用锁或避免共享数据来解决。