在Python中，可以使用pandas库来读写Excel文件，并且可以使用多线程或多进程来实现并发读写。

下面是一个使用pandas库并发读写Excel文件的示例代码：

import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 并发读取Excel文件
def read_excel(filename, sheetname):
    df = pd.read_excel(filename, sheet_name=sheetname)
    return df

# 并发写入Excel文件
def write_excel(filename, sheetname, data):
    writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='xlsxwriter')
    data.to_excel(writer, sheet_name=sheetname, index=False)
    writer.save()

# 主函数
def main():
    filename = 'data.xlsx'
    sheetname = 'Sheet1'

    # 并发读取Excel文件
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        future1 = executor.submit(read_excel, filename, sheetname)
        future2 = executor.submit(read_excel, filename, sheetname)

        df1 = future1.result()
        df2 = future2.result()

    # 对读取的数据进行处理
    # ...

    # 并发写入Excel文件
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        future1 = executor.submit(write_excel, filename, sheetname, df1)
        future2 = executor.submit(write_excel, filename, sheetname, df2)

        future1.result()
        future2.result()

if __name__ == '__main__':
    main()

在上述代码中，read_excel函数用于读取Excel文件，write_excel函数用于写入Excel文件。使用ThreadPoolExecutor创建线程池，通过executor.submit方法提交任务并发执行。使用future.result()方法获取任务结果。

请注意，在使用多线程或多进程进行并发读写时，需要注意线程安全和资源竞争的问题，可以使用锁机制或其他同步方式来解决。此外，对于大型Excel文件或需要频繁读写的场景，建议使用专门的Excel处理库，如openpyxl或xlrd，以提高性能和效率。