读取excel表格数据，根据身份证号码计算年龄并统计分类

好的，关于您的问题，我可以提供一个思路：

1. 使用Python中的pandas库读取excel表格数据；

2. 针对每个身份证号码，提取出出生日期信息，计算出年龄；

3. 对年龄进行分类，比如按年龄段分成青年、中年、老年等；

4. 统计每个分类中的人数。

代码示例：

import pandas as pd
import datetime

# 读取excel表格数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")
# 提取身份证号码中的出生日期
df['出生日期'] = pd.to_datetime(df['身份证号码'].str.slice(6,14), format='%Y%m%d')
# 计算每个人的年龄
df['年龄'] = (datetime.datetime.now() - df['出生日期']).apply(lambda x: int(x.days/365))
# 对年龄进行分类
df['年龄段'] = pd.cut(df['年龄'], bins=[0, 18, 40, 65, 100], labels=['未成年', '青年', '中年', '老年'])
# 统计每个分类中的人数
result = df.groupby('年龄段')['姓名'].count()

print(result)

以上代码中，我们使用了pandas库读取excel表格数据，并使用了pandas中的cut和groupby方法进行年龄分类和统计分类中的人数。