用python查找一个excel中的型号列，与另外一个excel中的型号列进行匹配，如果型号相同，将被查询表中的价格替换成查询表中的价格

可以使用Python的pandas库来实现这个功能。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取需要更新价格的Excel文件
df1 = pd.read_excel('需要更新价格的文件.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取价格查询表的Excel文件
df2 = pd.read_excel('价格查询表.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 将需要更新价格的文件中的型号列和价格列赋值给两个变量
model_column = '型号'
price_column = '价格'

# 将价格查询表中的型号列和价格列赋值给两个变量
model_query_column = '型号'
price_query_column = '价格'

# 使用merge函数将两个DataFrame按照型号列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2[[model_query_column, price_query_column]], left_on=model_column, right_on=model_query_column, how='left')

# 将合并后的DataFrame中的价格列替换为查询表中的价格列
merged_df[price_column] = merged_df[price_query_column].fillna(merged_df[price_column])

# 将更新后的DataFrame保存为Excel文件
merged_df.to_excel('更新后的文件.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用`pd.read_excel`函数读取了需要更新价格的Excel文件和价格查询表的Excel文件，并将它们分别赋值给了`df1`和`df2`两个变量。然后，我们分别将需要更新价格的Excel文件中的型号列和价格列赋值给`model_column`和`price_column`两个变量，将价格查询表中的型号列和价格列赋值给`model_query_column`和`price_query_column`两个变量。

接下来，我们使用`pd.merge`函数将两个DataFrame按照型号列进行合并，使用`how='left'`参数指定左连接，以保留需要更新价格的Excel文件中所有的行。合并后的DataFrame中包含需要更新价格的Excel文件中的所有列以及查询表中的价格列。我们使用`fillna`函数将查询表中的价格列中的空值填充为合并后的DataFrame中的价格列，这是因为如果型号在查询表中不存在，则查询表中的价格列会是空值。最后，我们使用`to_excel`函数将更新后的DataFrame保存为Excel文件。