对一个excel表格的数据使用python进行极差法数据标准化，并将处理好的数据以.xlsx的形式输出

好的，可以使用Python中的pandas库和numpy库来完成这个任务。以下是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读入Excel表格数据
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 极差法数据标准化
max_value = df.max()
min_value = df.min()
range_value = max_value - min_value
normalized_df = (df - min_value) / range_value

# 输出处理后的数据到Excel表格
normalized_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用pandas的`read_excel`函数读取Excel表格数据，并存储在一个pandas的DataFrame对象中。然后，我们使用numpy的`max`和`min`函数计算每列数据的最大值和最小值，并使用它们计算每列数据的极差。接下来，我们将原始数据减去最小值，并除以极差，得到标准化后的数据。最后，我们使用pandas的`to_excel`函数将处理后的数据输出到Excel表格中，其中`index=False`参数表示不保存行索引。

注意，如果你的Excel表格中包含多个工作表，你需要使用`read_excel`函数的`sheet_name`参数指定要读取的工作表，或者使用`ExcelFile`类来打开Excel文件并读取指定的工作表。同样地，如果你想将处理后的数据输出到指定的工作表中，你需要指定`to_excel`函数的`sheet_name`参数。