在Python中，我们可以使用第三方库pandas和openpyxl来调用Excel数据库。pandas是一个强大的数据处理库，它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地处理各种数据。openpyxl是一个用于读写Excel文件的库，它支持.xlsx格式的文件。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用这两个库来读取一个Excel文件：

1、我们需要安装这两个库，你可以使用pip来安装，命令如下：

pip install pandas openpyxl

2、我们可以使用以下代码来读取一个Excel文件：

import pandas as pd
读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
显示前5行数据
print(df.head())

在这段代码中，我们首先导入了pandas库，并给它起了一个别名pd，我们使用pd.read_excel()函数来读取一个Excel文件，这个函数会返回一个DataFrame对象，这是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格，我们可以使用这个对象的方法和属性来操作数据，我们使用df.head()函数来显示前5行数据。

除了读取数据，我们还可以使用这两个库来写入数据到Excel文件：

import pandas as pd
创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
写入到Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这段代码中，我们首先创建了一个DataFrame对象，然后使用它的to_excel()方法来写入到Excel文件，这个方法会将DataFrame对象转换为一个Excel文件，参数index=False表示我们不希望在输出的Excel文件中包含索引列。

以上就是如何在Python中使用pandas和openpyxl来调用Excel数据库的基本方法，这两个库还提供了许多其他的方法和属性，可以帮助你更有效地处理数据，你可以使用df.describe()函数来查看数据的统计摘要，使用df.groupby()函数来进行分组操作，等等，如果你对这些功能感兴趣，我建议你查阅一下这两个库的官方文档，那里有详细的教程和例子。