以C:\Users\rhy\Desktop\米罗\图书.xlsx表的B列进行去重 去重后的信息放入列表I 遍历列表I的每一个值，查找所有A表B列相等的值的行， 将这行的第6列、第9列、第10列、第11列生成新的报表， 输出的报表以出库单号命名，放入到C:\Users\rhy\Desktop\米罗\生成文件文件夹中

以下是代码实现：

import pandas as pd
import os

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel(r'C:\Users\rhy\Desktop\米罗\图书.xlsx')

# 去重并将结果存入列表I
I = list(set(df['B']))

# 遍历列表I
for i in I:
    # 查找所有A表B列相等的值的行
    rows = df[df['B'] == i]
    # 生成新的报表
    new_df = pd.DataFrame({
        '出库单号': rows['F'],
        '第6列': rows['G'],
        '第9列': rows['J'],
        '第10列': rows['K'],
        '第11列': rows['L']
    })
    # 以出库单号命名报表
    filename = str(rows.iloc[0]['F']) + '.xlsx'
    # 将报表存入C:\Users\rhy\Desktop\米罗\生成文件文件夹中
    new_df.to_excel(os.path.join(r'C:\Users\rhy\Desktop\米罗\生成文件文件夹', filename), index=False)

希望这个回答能够帮到你！

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运用PYthon实现一下功能:将C:\Users\rhy\Desktop\米罗\图书.xlsx这个Excel文件按照B列不同的出库单号，以C:\Users\rhy\Desktop\米罗\进货模板.xls的样式生成新的报表，（赠送量默认为0，单位默认为本）。将新生成的表格放到C:\Users\rhy\Desktop\米罗\生成文件这个路径下

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import os

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\rhy\Desktop\米罗\图书.xlsx')

# 按照B列不同的出库单号分组
groups = df.groupby('B')

# 读取进货模板文件
template = pd.read_excel(r'C:\Users\rhy\Desktop\米罗\进货模板.xls')

# 遍历每个分组，生成新的报表
for name, group in groups:
    # 复制进货模板
    new_report = template.copy()
    # 修改出库单号
    new_report.loc[0, '出库单号'] = name
    # 修改每本书的信息
    for i, row in group.iterrows():
        new_report.loc[i+1, '书名'] = row['书名']
        new_report.loc[i+1, '作者'] = row['作者']
        new_report.loc[i+1, '出版社'] = row['出版社']
        new_report.loc[i+1, 'ISBN'] = row['ISBN']
        new_report.loc[i+1, '出版日期'] = row['出版日期']
        new_report.loc[i+1, '售价'] = row['售价']
        new_report.loc[i+1, '库存量'] = row['库存量']
        new_report.loc[i+1, '赠送量'] = 0
        new_report.loc[i+1, '单位'] = '本'
    # 保存新的报表
    new_report.to_excel(os.path.join(r'C:\Users\rhy\Desktop\米罗\生成文件', f'{name}.xlsx'), index=False)

这段代码会将原Excel文件按照B列不同的出库单号分组，然后根据进货模板生成新的报表，并保存到指定路径下。

运用python代码，将C:\Users\rhy\Desktop\A表.xlsx这个表格中的代码列相同数据进行排序，结果输入到排行列中

以下是使用Python代码实现此操作的示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('C:\\Users\\rhy\\Desktop\\A表.xlsx')

# 按照代码列进行排序
df_sorted = df.sort_values(by='代码')

# 将结果输出到排行列中
df_sorted['排行'] = range(1, len(df_sorted)+1)

# 将结果保存到Excel文件
df_sorted.to_excel('C:\\Users\\rhy\\Desktop\\A表_sorted.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们使用了pandas库来读取和处理Excel文件。首先，我们使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件并将其存储在一个pandas的DataFrame对象中。然后，我们使用`sort_values()`函数按照指定的列进行排序。在本例中，我们将代码列作为排序依据。最后，我们使用`range()`函数生成一个从1到行数的序列，并将其赋值给排行列。最后，我们使用`to_excel()`函数将结果保存到Excel文件中。