9. 读取missing_data.xls表中的数据，判断是否存在缺失值，如存在，采用前向填充的方式处理缺失值。

读取Excel表格中的数据可以使用pandas库中的read_excel()函数。判断是否存在缺失值可以使用isnull()函数，返回的结果是一个布尔类型的DataFrame，其中缺失值对应的位置为True，非缺失值对应的位置为False。对于存在缺失值的情况，可以使用fillna()函数进行填充，其中的method参数可以指定填充方式，'ffill'表示使用前向填充的方式。

代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel表格中的数据
df = pd.read_excel('missing_data.xls')

# 判断是否存在缺失值
if df.isnull().values.any():
    # 存在缺失值，采用前向填充的方式处理缺失值
    df.fillna(method='ffill', inplace=True)
    print('缺失值已处理')
else:
    # 不存在缺失值
    print('数据集中不存在缺失值')

# 输出结果
print(df)

运行代码后，如果存在缺失值，则会输出'缺失值已处理'，并且填充后的DataFrame会被输出；如果不存在缺失值，则会直接输出'数据集中不存在缺失值'。