如何使用Python对包含1960年至2020年间的数据（具体包括年份、月份、日期和气温）的Excel表格进行操作？首先选取每年7月1日到7月15日的气温数据，将每年同一日期数据进行从小到大排列，将第95％位数作为这一日期的阈值，输出日期与阈值为EXCEL表格

要使用Python对包含1960年至2020年间的数据的Excel表格进行操作，你可以使用pandas库，它是Python处理表格数据的强大工具。以下是一系列步骤：

1. 安装pandas（如果还没有安装）：

pip install pandas

2. 使用openpyxl或xlrd库读取Excel文件（根据你的Excel版本选择）：
- 对于较新的Excel文件 (.xlsx)，推荐使用openpyxl：

   import openpyxl
   wb = openpyxl.load_workbook('your_file.xlsx')
   sheet = wb['Sheet1'] # 假设你的数据在第一个工作表

- 对于旧版的Excel文件 (.xls)，使用xlrd：

   import xlrd
   book = xlrd.open_workbook('your_file.xls')
   sheet = book.sheet_by_name('Sheet1') # 同上

3. 选择每年7月1日至7月15日的数据：

   start_date = '1960-07-01'
   end_date = '2020-07-15'
   dates = [(year, '07-01', '07-15') for year in range(1960, 2021)]
   data = {}
   for year, month_start, month_end in dates:
       date_range = sheet.iter_rows(min_row=sheet.max_row, min_col=sheet.columns['Date'].column + 1, max_col=sheet.columns['Date'].column + 2,
                                   values_only=True)  # 注意这里假设列名"Date"在第一列
       temp_data = [row[0] for row in date_range if start_date <= str(row[0]) < end_date]
       data[(year, month_start, month_end)] = temp_data

4. 将同一日期数据排序并找到95%分位数（四舍五入至整数）：

   def find_threshold(data_list):
       return round(data_list.quantile(0.95), 0)

   thresholds = {date: find_threshold(temp_data) for date, temp_data in data.items()}

5. 创建一个新的DataFrame并将结果写回Excel：

   from collections import defaultdict

   temp_df = pd.DataFrame.from_dict(defaultdict(list), orient='index')
   temp_df.index.names = ['Year', 'Month Start', 'Month End']
   temp_df['Temperature Threshold'] = thresholds.values()

   writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')  # 如果你想保存为新文件
   temp_df.to_excel(writer, index=False)
   writer.save()

6. 最后一步，如果你想直接输出到原Excel文件内而不是创建新文件，可以使用`pd.read_excel()`先加载原始数据，然后更新对应的单元格，但请注意这可能会影响到原始数据，谨慎操作。