df5['代号'] = df6['代号'].replace()

你可以使用Pandas的replace()函数将df6中的一列数据替换到df5中的指定列中。具体步骤如下：

1. 使用Pandas读取df5和df6的Excel文件，可以使用read_excel()函数。

2. 将df6中需要替换的列作为索引，使用set_index()函数将其设置为索引。

3. 使用replace()函数将df6中需要替换的列替换为新的值。

4. 将df6中的替换结果和df5中的其它列合并为新的数据框。

5. 将新的数据框写入Excel文件中，使用to_excel()函数。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df5 = pd.read_excel('file5.xlsx')
df6 = pd.read_excel('file6.xlsx')

# 将df6中需要替换的列作为索引，使用set_index()函数将其设置为索引
df6 = df6.set_index('代号')

# 使用replace()函数将df6中需要替换的列替换为新的值
df6['新值'] = df6['旧值'].replace({'old_value': 'new_value'})

# 将df6中的替换结果和df5中的其它列合并为新的数据框
new_df = pd.merge(df5, df6, how='left', left_on='代号', right_index=True)

# 将新的数据框写入Excel文件中，使用to_excel()函数
new_df.to_excel('new_file.xlsx')

其中，`代号`是需要替换的列名，`旧值`是需要被替换的旧值，`新值`是新值。如果需要替换多个值，可以使用字典形式传入多个键值对，如`{'old_value1': 'new_value1', 'old_value2': 'new_value2', ...}`。

注意：replace()函数会直接对原数据进行修改，所以如果需要保留原数据，可以先将原数据复制一份进行操作。