結論：可以做到。
解釋原因：pandas作為Python語言中的一個數據處理庫，提供了豐富的方法來讀取和處理數據。
其中包括讀取數字和字母組合數據的功能，而且可以根據不同特徵將其放在不同的列中。
內容延伸：可以採用pandas庫中的read_csv函數來讀取數據，設定不同的參數和分隔符，將數據讀取到DataFrame中。
然後，使用pandas的字符串處理方法將數字和字母分別提取出來，並創建一個新的列，將其放在DataFrame的不同列中。
最後將DataFrame保存為CSV文件或者其他格式的文件。
具體的代碼實現需要根據數據的具體結構來決定。

可以實現。
因為pandas有內置的str屬性可以方便地對字符串進行處理，可以使用str.isalpha()和str.isdigit()方法將數字和字母分離出來，並將它們分別放入兩個不同的列中。
同時，可以使用pandas的read_csv()方法來讀取文件中的數據。
如果需要將數字和字母分離出來，可以使用split()方法分離字符串。

可以實現。
因為Pandas有提供讀取Excel的功能，並且通過分列可以將數字和字母分列，分別放在兩個不同列中，因此可以讀入該列的數據，利用分列的功能，將數字和字母分開。
Pandas是Python中數據處理的一個重要庫，它提供了很多功能用於數據讀取、清理、轉換和整理。
在處理數據時，經常會遇到需求將一個數據列中的數據分成多個列的情況，這時候就可以使用Pandas的分列功能，將數據分成多個列，使得數據更加易於處理。