用pyhton语言读取excel文件，在第一列每隔10个插入特殊样品并编号，计算特殊样品对应第二列和第三列值的标准偏差并输入到第四列，在第五列中如果特殊样品对应的标准偏差值大于20%则输入不合格，小于等于20%则输入合格，最后单独筛选出所有特殊样品对应的行并排序

好的，让我来回答你的问题。

首先，我们需要安装 `pandas` 和 `numpy` 库，这两个库可以让我们轻松读取和处理 Excel 文件。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas numpy

接着，我们可以使用 `pandas` 库中的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件，例如：

import pandas as pd

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

假设我们的 Excel 文件包含四列数据，分别为样品编号、第一列数据、第二列数据和第三列数据，我们可以使用以下代码在第一列每隔 10 个插入特殊样品并编号：

# 生成特殊样品编号列表
special_samples = ['S{}'.format(i) for i in range(1, len(df), 10)]

# 插入特殊样品
for i, sample in enumerate(special_samples):
    index = (i + 1) * 10 - 1
    df = df.iloc[:index, :].append(pd.DataFrame({'样品编号': [sample]}).join(df.iloc[index:, :])).reset_index(drop=True)

接着，我们可以使用 `numpy` 库中的 `std` 函数计算特殊样品对应第二列和第三列值的标准偏差，并将结果存入第四列：

import numpy as np

# 计算标准偏差
for sample in special_samples:
    idx = df[df['样品编号'] == sample].index[0]
    values = df.iloc[idx, 1:3].values
    std = np.std(values)
    df.loc[idx, '标准偏差'] = std

最后，我们可以使用 Pandas 库中的 `apply` 函数将所有特殊样品的合格情况存入第五列，并通过 `sort_values` 函数将所有特殊样品对应的行筛选出并排序：

# 计算合格情况
df['合格情况'] = df.apply(lambda row: '不合格' if row['标准偏差'] > row[['第二列', '第三列']].mean() * 0.2 else '合格', axis=1)

# 筛选特殊样品并排序
special_df = df[df['样品编号'].isin(special_samples)].sort_values('样品编号')

最终，我们可以将处理后的数据保存到 Excel 文件中：

# 保存结果到 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='原始数据', index=False)
    special_df.to_excel(writer, sheet_name='特殊样品数据', index=False)

以上就是使用 Python 处理 Excel 文件的大致流程，具体实现可能需要根据具体情况进行调整。