如何使用python进行Excel表格的识别内容以及进行不同列同行的数据处理后输出表格

可以使用Python的pandas库来实现Excel表格的内容识别和数据处理。使用pandas库，首先需要将Excel文件读入到pandas.DataFrame中。可以使用pandas.read_excel()函数来读取Excel文件。

读取Excel文件后，可以使用pandas.DataFrame的各种函数来进行数据处理，例如pandas.DataFrame.groupby()函数进行分组，pandas.DataFrame.apply()函数进行自定义操作等等。最后，使用pandas.DataFrame.to_excel()函数将处理后的数据存入Excel文件。

下面是一个示例代码，可以帮助你更好地理解如何使用Python处理Excel表格。

import pandas as pd

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

# 输出表格内容
print(df)

# 处理数据
grouped = df.groupby('学科')
result = grouped.apply(lambda x: x['成绩'].mean())

# 输出处理结果
print(result)

# 将结果存入Excel文件
result.to_excel('result.xlsx')

在上面的代码中，我们先使用pandas.read_excel()函数读取了名为“example.xlsx”的Excel文件。然后，使用pandas.DataFrame.groupby()函数将数据按学科进行分组，并使用pandas.DataFrame.apply()函数计算了每个学科的平均成绩。

最后，使用pandas.DataFrame.to_excel()函数将处理后的结果存入Excel文件“result.xlsx”中。