如果上面得不用openpyxl，用pandas是如何得，这两种库，哪种会更好

如果你想要使用`pandas`处理这个任务，可以先将`.docx`文件转换成CSV或其他易于解析的格式，然后再加载到`pandas` DataFrame中。以下是基本步骤：

1. 安装`tabula-py`（用于从PDF或Word导出表格数据）和`pandas`：

   pip install tabula-py pandas

2. 导出表格为CSV：

   from tabula import read_pdf, read_excel

   # 假设表格位于Word的第一张表格
   df = read_excel('your_file.docx', sheet_name=None, pages='all', engine='openpyxl')
   df_table = df.get('Table1')  # 或者根据实际表格编号替换

   # 写入CSV文件
   df_table.to_csv('temp.csv', index=False)

3. 使用`pandas`读取CSV文件，然后按需处理数据：

   import pandas as pd

   temp_df = pd.read_csv('temp.csv')
   names_column = temp_df.pop('名称')  # 移除名称列到单独变量
   temp_df.insert(loc=0, column='序号', value=range(1, len(temp_df)+1))  # 添加序号列

   # 写回CSV或Excel，这里仅以CSV为例
   temp_df.to_csv('output.csv', index=False)

   # 或者直接用to_excel转换成Excel文件
   temp_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

对于哪种库更好，取决于你的具体需求。`openpyxl`适合处理Excel文件本身，而`pandas`则更强大，能方便地进行数据清洗、分析和转换。如果你只需要简单的读写操作，两者都能完成；但如果涉及到复杂的数据预处理和分析，通常`pandas`更为方便。