writer读取佛山的excel表格每个的sheet的列名，如果列名称不是‘区’,‘省’,‘街道’, id ,‘日期’,‘数量’, ‘国家’ ,则以最后一行第一列之后每一个的数值是否低于90为判断，若低于则删除这列数据，最后将处理好的数据保存到原表格

中。

以下是实现该功能的Python代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格中的每个sheet
filename = '佛山.xlsx'
sheets = pd.read_excel(filename, sheet_name=None)

# 遍历每个sheet的每一列，如果列名不满足要求则进行数据处理
for sheet_name, sheet in sheets.items():
    cols_to_drop = []
    for col_name in sheet.columns:
        if col_name not in ['区', '省', '街道', 'id', '日期', '数量', '国家']:
            last_val = sheet.iloc[-1][col_name]
            if pd.isna(last_val) or last_val < 90:
                cols_to_drop.append(col_name)
    sheet = sheet.drop(cols_to_drop, axis=1)
    sheets[sheet_name] = sheet

# 将处理好的数据保存到原表格中
with pd.ExcelWriter(filename) as writer:
    for sheet_name, sheet in sheets.items():
        sheet.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

该代码首先使用`pd.read_excel()`函数读取Excel表格中的每个sheet，并存储在一个字典中。然后，对于每个sheet的每一列，如果列名不满足要求，则判断最后一行第一列之后每一个的数值是否低于90，如果低于则将该列添加到`cols_to_drop`列表中。然后，使用`drop()`函数删除这些列，并将处理好的sheet存储回原字典中。最后，使用`pd.ExcelWriter()`函数将处理好的数据保存回原表格中。