在处理Excel文件时，经常需要对其中的数据进行计算和操作。本文将介绍如何使用Python来实现Excel中两列数据的相加操作，并提供示例代码。

在开始之前，需要确保已经安装了以下依赖库：

可以使用以下命令安装pandas库：

首先，我们需要读取Excel文件中的数据。假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件，其中包含两列数据。我们可以使用pandas库的read_excel()函数来读取数据，并存储为一个DataFrame对象。

以下是读取Excel文件的代码示例：

上述代码中，我们使用pd.read_excel()函数读取了名为data.xlsx的Excel文件，并将读取的数据存储在了df变量中。然后，使用print()函数打印了DataFrame对象的内容。

接下来，我们需要对两列数据进行相加操作。假设我们要将第一列和第二列的数据相加，并将结果保存在第三列。我们可以使用pandas库提供的向DataFrame对象中添加新列的方法来实现。

以下是相加操作的代码示例：

上述代码中，我们使用df['列1'] + df['列2']将第一列和第二列的数据相加，并将结果保存在了一个名为相加结果的新列中。然后，使用print()函数打印了更新后的DataFrame对象的内容。

最后，我们需要将处理后的数据保存回Excel文件。可以使用pandas库提供的to_excel()函数将DataFrame对象保存为Excel文件。

以下是保存结果的代码示例：

上述代码中，我们使用df.to_excel()函数将DataFrame对象保存为名为result.xlsx的Excel文件。index=False参数表示不保存行索引。

以下是完整的示例代码：

下面是简单的类图，用mermaid语法表示：

在上述类图中，我们定义了一个Excel类，它包含了data属性，存储了Excel文件中的数据。Excel类提供了三个方法：read_excel()用于读取Excel文件，add_column()用于添加新列，save_excel()用于保存结果到Excel文件。

本文介绍了如何使用Python来实现Excel中两列数据的相加操作。首先，我们使用pandas库读取Excel文件中的数据，并存储为一个DataFrame对象。然后，我们使用pandas库提供的方法将两列数据相加，并将结果保存在新列中。最后，我们将处理后的数据保存回Excel文件。通过学习本文，你可以轻松地使用Python处理Excel文件中的数据，并进行各种计算和操作。