用Python代码匹配多个Excel数据表，用表1的A列作为匹配项，输出表B列等于表2的C列，C列等于表3的B列，D列等于表3的C列，E列，等于表2的B列表三的BCDfghx列

可以使用pandas库来实现这个任务。具体步骤如下：

1. 读取多个Excel文件，将它们转换为DataFrame对象。

2. 对DataFrame对象进行合并，使用表1的A列作为匹配项。我们可以使用merge()函数来实现。

3. 输出需要的列，即表B的B列、表3的B列和C列、表2的B列、C列、D列、F列、G列、H列和X列。

下面是代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，将它们转换为DataFrame对象
df1 = pd.read_excel('表1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('表2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('表3.xlsx')

# 对DataFrame对象进行合并，使用表1的A列作为匹配项
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on='B', how='left')

# 输出需要的列
output_df = merged_df[['B', 'C_x', 'B_y', 'C_y', 'D', 'F', 'G', 'H', 'X']]
print(output_df)

其中，how参数指定了合并方式，'left'表示使用左连接，即以df1为基准，如果表2和表3中有匹配项，则将其合并到结果中。如果没有，则将空值填充。

输出结果为一个新的DataFrame对象，包含了需要的列。你可以使用to_excel()函数将它写入Excel文件中。