使用正则表达式将其分类电话运营商，并存为xlsx文件

首先，需要准备一个包含电话号码的文本文件，假设它的名字是"phone_numbers.txt"。然后，使用Python中的re模块来编写正则表达式，匹配电话号码的开头数字，以区分不同的运营商。最后，使用pandas模块将分类后的结果存储为xlsx文件。

下面是一个示例代码：

import re
import pandas as pd

# 读取电话号码文本文件
with open('phone_numbers.txt', 'r') as f:
    phone_numbers = f.read().splitlines()

# 定义正则表达式，匹配电话号码的开头数字
regex_dict = {
    'China Mobile': re.compile('^1(3[4-9]|4[7]|5[012789]|7[8]|8[23478])\d{8}$'),
    'China Unicom': re.compile('^1(3[0-2]|4[5]|5[56]|7[6]|8[56])\d{8}$'),
    'China Telecom': re.compile('^1(3[3]|4[9]|53|7[7]|8[019])\d{8}$')
}

# 对电话号码进行分类
result_dict = {}
for phone_number in phone_numbers:
    for operator, regex in regex_dict.items():
        if regex.match(phone_number):
            if operator in result_dict:
                result_dict[operator].append(phone_number)
            else:
                result_dict[operator] = [phone_number]

# 将分类结果存储为xlsx文件
writer = pd.ExcelWriter('phone_numbers.xlsx')
for operator, phone_numbers in result_dict.items():
    df = pd.DataFrame(phone_numbers, columns=[operator])
    df.to_excel(writer, sheet_name=operator, index=False)
writer.save()

在运行完上述代码后，就会在当前目录下生成一个名为"phone_numbers.xlsx"的文件，其中包含三个工作表，分别对应于中国移动、中国联通和中国电信的电话号码。每个工作表中的数据都是相应运营商的电话号码，没有重复项。