在Python中，你可以使用`pandas`库来查询表格数据。以下是一些基本的查询操作示例：
选择特定的列
```python
import pandas as pd
加载数据
df = pd.read_csv（'data.csv'）
选择特定列
selected_columns = df[['name', 'age']]
过滤数据
```python过滤年龄大于30岁的数据
filtered_df = df[df['age'] > 30]
排序数据
```python
按年龄升序排序
sorted_df = df.sort_values（by='age'）
分组聚合
```python按城市分组，计算平均年龄
grouped_df = df.groupby（'city'）['age'].mean（）
使用条件查询
```python
查找名字为"张三"的行
result = df[df['name'] == '张三']
使用`loc`和`iloc`进行位置查询
```python使用标签定位
loc_result = df.loc[df['name'] == '张三']
使用位置定位
iloc_result = df.iloc 获取第一行数据
使用`query`方法 （如果数据框的列名是Python变量名）：
```python
使用query方法
query_result = df.query（'age > 30'）
使用布尔索引```python
创建布尔索引
bool_index = df['age'] > 30
应用布尔索引
filtered_df = df[bool_index]
以上是使用`pandas`进行基本查询的一些例子。如果你需要查询Excel文件，可以使用`openpyxl`或`pandas`的`ExcelFile`类。
请告诉我，你希望查询哪种类型的表格数据（例如CSV、Excel等），或者你有其他特定的查询需求，我可以提供更详细的帮助