python处理两个excel中的某列，他们的列名不同，列中单元格包含有相似信息，其他信息不必完全相同，则保存

您好，感谢您的提问。根据您的问题描述，您需要处理两个Excel表格中的某一列数据，这些列的列名不同，但包含相似的信息，同时这些信息所在的单元格可能包含其他不同的信息。您需要将两个表格中包含相似信息的行保存下来。

可以使用Python中的pandas库和模糊匹配算法（例如模糊字符串匹配算法）来完成这个任务。具体步骤如下：

1. 使用pandas库的read_excel方法读取两个Excel表格中的数据，并将它们存储到两个DataFrame对象中。

2. 使用模糊匹配算法（例如模糊字符串匹配算法）比较两个DataFrame对象中的某一列数据，找出相似的信息，并将结果保存到一个新的DataFrame对象中。

3. 在新的DataFrame对象中，删除不需要的列，并将结果保存到一个新的Excel表格中。

下面是一个示例代码，假设第一个Excel表格的列名为"Column1"，第二个Excel表格的列名为"Column2"，您需要查找包含相似字符串的行并保存结果到一个新的Excel表格中。

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import process

# 读取两个Excel表格中的数据
df1 = pd.read_excel("excel1.xlsx")
df2 = pd.read_excel("excel2.xlsx")

# 比较两个DataFrame对象中的某一列数据，找出相似的信息
merged_data = []
for row1 in df1.itertuples():
    for row2 in df2.itertuples():
        similarity = process.extract(row1.Column1, [row2.Column2], limit=1)
        if similarity[0][1] > 90:
            merged_data.append(row1 + row2)

# 将匹配结果保存到一个新的DataFrame对象中
merged_df = pd.DataFrame(merged_data, columns=list(df1.columns) + list(df2.columns))

# 删除不需要的列
merged_df = merged_df.drop(columns=['OtherColumn1', 'OtherColumn2'])

# 将结果保存到一个新的Excel表格中
merged_df.to_excel("result.xlsx", index=False)

注意，上述代码中的字符串匹配算法使用了fuzzywuzzy库中的process.extract方法，其中的90是匹配分数的阈值，您可以根据实际情况调整阈值。同时，如果两个Excel表格中的信息所在列包含其他类型的数据（例如数字、日期等），您需要将代码中的"Column1"和"Column2"替换成实际的列名，并根据需要修改模糊匹配算法的参数。