# 将需要匹配的列作为索引 # 使用pandas的merge函数进行匹配，没有匹配到的信息保存到新的excel中

好的，可以使用以下代码将需要匹配的列作为索引，然后使用 pandas 的 merge 函数进行匹配，将没有匹配到的信息保存到新的 Excel 文件中：

import pandas as pd

# 读取第一个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')

# 将需要匹配的列作为索引
df1 = df1.set_index('匹配列名')

# 读取第二个 Excel 文件
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')

# 将需要匹配的列作为索引
df2 = df2.set_index('匹配列名')

# 使用 merge 函数进行匹配
merged = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='left')

# 提取没有匹配到的信息
unmatched = merged[merged['索引列名'].isna()]

# 存储到一个 Excel 文件中
with pd.ExcelWriter('unmatched.xlsx') as writer:
    unmatched.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

在代码中，需要将 `'excel1.xlsx'` 和 `'excel2.xlsx'` 替换成你实际使用的 Excel 文件名，将 `'匹配列名'` 替换成你想要匹配的列的列名，将 `'索引列名'` 替换成你想要使用的列的列名。同时，需要将 `'unmatched.xlsx'` 替换成你想要存储没有匹配到的信息的 Excel 文件名。

这里使用了 `set_index` 方法将需要匹配的列作为索引。然后使用 merge 函数进行匹配，left_index 和 right_index 参数分别表示左表和右表使用索引进行匹配。最后提取没有匹配到的信息，并将其存储到一个 Excel 文件中。