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2CDF列，表三的BCDfghx列

可以使用 pandas 库来实现。

假设表1的文件名为 table1.xlsx，表2的文件名为 table2.xlsx，表3的文件名为 table3.xlsx，以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取表1，指定A列为索引列
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx', index_col='A')

# 读取表2，指定C、D、F列为需要输出的列
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx', usecols=['C', 'D', 'F'])

# 读取表3，指定B、C、D、F、G、H、X列为需要输出的列
df3 = pd.read_excel('table3.xlsx', usecols=['B', 'C', 'D', 'F', 'G', 'H', 'X'])

# 使用表1的索引列与表2的A列进行匹配，获取对应行
result1 = df1.join(df2, how='inner')

# 使用表1的索引列与表3的A列进行匹配，获取对应行
result2 = df1.join(df3, how='inner')

# 输出结果
print(result1[['C', 'D', 'F']])
print(result2[['B', 'C', 'D', 'F', 'G', 'H', 'X']])

上述代码中，使用 `pd.read_excel` 函数读取 Excel 文件数据，其中 `usecols` 参数指定需要输出的列。使用 `join` 函数将表2和表3与表1进行匹配，并在匹配后获取指定列的数据。最后使用 `print` 函数输出结果。