用Python程序对所附Excel（实验6-1.xlsx）作处理，要求在原电子表格的最右边紧接着列增加“合格数量”列，然后按98%计算出各车间各产品对应的合格数量(遇小数的都去小数取整，例如372.9取372)并填入该列；并在“生产数量”“、“合格数量”两列最后隔一行填入相应的总生产、总合格数量；最后保存Excel文件。

好的，这个问题需要使用Python中的pandas库和openpyxl库来处理Excel文件。下面是实现的代码，供您参考：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('实验6-1.xlsx')

# 计算每个车间每个产品的合格数量
df['合格数量'] = df['生产数量'] * 0.98
df['合格数量'] = df['合格数量'].apply(lambda x: int(x))

# 计算每个车间的总生产数量和总合格数量
total = df.groupby('车间').sum()
total['产品'] = '总计'
total = total.reset_index()
total['合格数量'] = total['生产数量'] * 0.98
total['合格数量'] = total['合格数量'].apply(lambda x: int(x))

# 将总计数据添加到df中
df = pd.concat([df, total])

# 将df写入Excel文件
book = load_workbook('实验6-1.xlsx')
writer = pd.ExcelWriter('实验6-1.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = book
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)
df.to_excel(writer, 'Sheet1', index=False)
writer.save()

代码的逻辑如下：

1. 使用pandas库读取Excel文件，得到一个DataFrame对象。
2. 在DataFrame对象中计算每个车间每个产品的合格数量，得到一个新的Series对象，将其添加到DataFrame中。
3. 使用groupby方法按照车间对DataFrame进行分组，然后计算每个车间的总生产数量和总合格数量，得到一个新的DataFrame对象。
4. 将总计数据添加到原始的DataFrame对象中。
5. 使用openpyxl库将DataFrame对象写入Excel文件中，覆盖原有的数据。

需要注意的是，此代码假设Excel文件中只有一个Sheet，并且数据从A1开始连续存放。如果Excel文件中有多个Sheet或者数据存放位置不同，请根据实际情况修改代码。