在Python中，我们可以使用pandas库来调用Excel数据库，pandas是一个强大的数据处理库，它提供了大量的数据操作功能，包括读取、写入、清洗、转换等，下面我们将详细介绍如何使用pandas库来调用Excel数据库。

我们需要安装pandas库，在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，我们可以开始编写代码来调用Excel数据库了，以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
读取Excel文件
excel_file = 'example.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file)
显示前5行数据
print(df.head())
获取列名
column_names = df.columns
print(column_names)
获取行数和列数
row_count, column_count = df.shape
print('行数：', row_count)
print('列数：', column_count)
访问某一列的数据
column_data = df['column_name']
print('某一列的数据：')
print(column_data)
访问某一行的数据
row_data = df.loc[0]  # 获取第一行数据，索引从0开始
print('某一行的数据：')
print(row_data)
筛选数据
filtered_data = df[df['column_name'] > 10]  # 筛选出column_name列大于10的数据
print('筛选后的数据：')
print(filtered_data)
排序数据
sorted_data = df.sort_values(by='column_name', ascending=False)  # 按照column_name列降序排序
print('排序后的数据：')
print(sorted_data)
保存数据到新的Excel文件
output_file = 'output.xlsx'
df.to_excel(output_file, index=False)  # index=False表示不保存索引列
print('数据已保存到：', output_file)

以上代码展示了如何使用pandas库来调用Excel数据库，我们首先导入pandas库，然后使用pd.read_excel()函数读取Excel文件，接着，我们可以使用各种pandas提供的函数来操作数据，例如获取列名、行数、列数，访问某一列或某一行的数据，筛选数据，排序数据等，我们可以使用df.to_excel()函数将处理后的数据保存到新的Excel文件中。

需要注意的是，pandas默认支持的Excel文件格式为.xlsx，如果你需要处理的是旧版的.xls格式文件，可以使用pd.read_excel(excel_file, engine='xlrd')来读取，pandas还支持其他多种数据源，如CSV、SQL数据库等，可以根据需要进行选择。