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1.首先需要呼叫NumPy和pandas

NumPy是Python中科學計算的基礎包。它是一個Python庫，提供多維陣列物件，各種派生物件（如掩碼陣列和矩陣），以及用於陣列快速操作的各種API，有包括數學、邏輯、形狀操作、排序、選擇、輸入輸出、離散傅立葉變換、基本線性代數，基本統計運算和隨機模擬等等。

pandas 是基於NumPy 的一種工具，該工具是為了解決資料分析任務而建立的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效地操作大型資料集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理資料的函式和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的資料分析環境的重要因素之一。

pandas和numpy的關係：numpy是列表，pandas是字典，pandas基於numpy構建。

import pandas as pd
import numpy as np

2.讀取表格並得到表格行列資訊

表格如下

df=pd.read_excel('test.xlsx')
height,width = df.shape
print(height,width,type(df))#得到如下輸出，為一個5行5列的資料塊，為DataFrame格式：
print(df)#直接print(df)得到的結果

對比結果和表格，很顯然表格中的第一行（英文部分）被定義為資料塊的列下標，而實際視作資料的是後四行；並且自動在表格第一列之前加了一個行索引{0，1，2，3，4}。

3.提取資料放入陣列中

x = np.zeros((height,width))
for i in range(0,height):
	for j in range(1,width+1): #遍歷的實際下標，即excel第一行
		x[i][j-1] = df.iloc[i,j-1]
print(x.shape)
print(x)

用np.zeros()方法定義一個初試值全為0的二維陣列（需要匯入numpy庫），用df.iloc[i,j]讀取資料並複製入二維陣列中，其中for i in range(0,height)迴圈表示從下標0到下標height-1（不包含height），得到的輸出如下：

3.將numpy陣列寫入Excel檔案

將檔案寫入excel表格中

new_data = pd.DataFrame(x)
# 更改表的索引
new_data.columns = ['x','y','t','n','p']  #將第一行的0,1,2,...,9變成x,y,t,...
new_data.index = ['1','2','3','4','5']
# 將檔案寫入excel表格中
writer = pd.ExcelWriter('newTest.xlsx')  #建立名稱為newTest的excel表格
new_data.to_excel(writer,'sheet_1',float_format='%.5f')  #float_format 控制精度，將new_data寫到newTest表格的第一頁中
writer.save()
print(new_data)

開啟新的excel：

參考：

https://blog.csdn.net/kazhaxi/article/details/103238725

https://blog.csdn.net/qq_41938858/article/details/87867237

https://blog.csdn.net/qq_34392457/article/details/89093852