python批量根据产品代码将ExcelA匹配到ExcelB指定字段内

在Python中，你可以使用pandas库来批量处理这种任务。pandas提供了一种方便的方式来读取、操作Excel文件，并执行数据匹配。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`或`xlsxwriter`库，如果还没有安装，可以使用`pip install pandas openpyxl`或`pip install pandas xlsxwriter`。

2. 使用`pandas.read_excel()`函数读取两个Excel文件，假设A.xlsx是源文件，B.xlsx是目标文件，每个产品的代码在A文件的"产品代码"列。

import pandas as pd

df_A = pd.read_excel('A.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 如果有多张工作表，需要指定sheet_name
df_B = pd.read_excel('B.xlsx')

3. 确定要匹配的关键列，比如A文件中的"产品代码"对应B文件的"Code"列。

4. 创建一个匹配函数，通过比较两列的产品代码来找到对应的值，例如 `df_B[df_B['Code'] == df_A['产品代码']]`。

5. 将匹配的结果保存到一个新的DataFrame或原 DataFrame 的其他列中，如 "匹配结果"。

df_A['匹配结果'] = df_B.loc[df_B['Code'].isin(df_A['产品代码']), '目标字段']

6. 最后，如果你想要写回Excel，可以使用`to_excel()`函数：

df_A.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 输出到新的Excel文件

记得替换 "产品代码", "目标字段", "Code", "Sheet1" 和 "output.xlsx" 为实际的列名和文件路径。