如何使用Python将Excel表格中地址数字提取，并将它们按照递增顺序整理成一个地址表格？

在Python中，可以使用pandas库来读取Excel文件，然后利用正则表达式或者特定的数据清洗函数来提取地址中的数字部分。以下是一个简单的步骤：

1. **安装必要的库**:
首先需要安装`pandas`, `openpyxl` 和 `re` (如果还没有的话)。可以用下面的命令安装：

   pip install pandas openpyxl regex

2. **导入所需库**:

   import pandas as pd
   import re
   from openpyxl import load_workbook

3. **加载Excel数据**:

   # 如果你的Excel文件是.xlsx格式
   book = load_workbook('your_file.xlsx')
   sheet = book.active
   df = pd.DataFrame(sheet.values)
   
   # 或者如果你的文件是.xls格式
   # df = pd.read_excel('your_file.xls')

4. **处理列数据提取数字**:
假设你的地址信息在名为'Address'的列里，你可以创建一个新列来提取数字。这里我们假设地址是由街道名和数字组成的：

   def extract_numbers(address):
       # 使用正则表达式匹配并提取数字
       return re.findall(r'\d+', address)

   df['Numbers'] = df['Address'].apply(extract_numbers)

5. **合并和排序数字**:
将数字列表转换回整数形式并合并，然后按数字大小排序：

   numbers_list = df['Numbers'].explode().astype(int).tolist()
   sorted_addresses = [', '.join(sorted(address)) for address in zip(*[numbers_list[i::len(numbers_list)] for i in range(len(numbers_list))])]
   df['Sorted_Address'] = sorted_addresses

6. **保存结果**:
最后，你可以选择保存这个整理后的DataFrame到新的Excel文件：

   df.to_excel('sorted_address_table.xlsx', index=False)