脱敏数据表格为xlsx解析匹配的代码

以下代码演示了如何使用Python中的pandas和openpyxl模块来读取和解析xlsx文件，并将其与其他数据进行匹配。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 加载xlsx文件
workbook = load_workbook(filename="example.xlsx", read_only=True)
worksheet = workbook.active

# 将xlsx文件转换为数据帧
data = worksheet.values
columns = next(data)
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 匹配数据
other_data = pd.read_csv("other_data.csv")
matched_data = pd.merge(df, other_data, on="common_column")

# 显示匹配结果
print(matched_data)

其中，`example.xlsx`是要解析的xlsx文件，`other_data.csv`是另一个要匹配的数据文件。`common_column`是两个数据文件中共同的列名，用于进行匹配。

在此代码示例中，我们首先使用`load_workbook`函数从xlsx文件中加载工作簿，并使用`active`属性获取活动工作表。然后，我们使用`values`属性获取所有单元格的值，并将其转换为Python列表。接下来，我们使用`pandas.DataFrame`构造函数将这些值转换为数据帧，并将第一行用作列名。

接下来，我们使用`pd.read_csv`函数读取另一个CSV文件，然后使用`pd.merge`函数将两个数据帧根据`common_column`列进行匹配。

最后，我们使用`print`函数打印出匹配结果。