import pandas as pd url = r'C:\Users\vincent.zheng\Downloads\Nothing Tech Daily Report 0706.xlsx' df = pd.read_excel(url, sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel(url, sheet_name='NT EU') for i in range(len(df)): hbl = df.loc[i, 'HBL'] a = df2.loc[df2['HAWB#'] == hbl] df.loc[i, 'ETD'] = a['ATD HKG'] writer = pd.ExcelWriter(url, engine='openpyxl') df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False) writer._save()

你的代码用于读取一个 Excel 文件，并根据其中的数据进行处理后再保存。这里使用了 Pandas 库来读取和处理 Excel 数据。

首先，使用 `pd.read_excel` 函数读取两个工作表的数据：

url = r'C:\Users\vincent.zheng\Downloads\Nothing Tech Daily Report 0706.xlsx'
df = pd.read_excel(url, sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel(url, sheet_name='NT EU')

然后，使用一个循环遍历 `df` 中的每一行，获取 'HBL' 列的值，并在 `df2` 中找到匹配的 'HAWB#' 值：

for i in range(len(df)):
    hbl = df.loc[i, 'HBL']
    a = df2.loc[df2['HAWB#'] == hbl]
    df.loc[i, 'ETD'] = a['ATD HKG']

最后，使用 `pd.ExcelWriter` 创建一个写入对象，并将修改后的 `df` 数据保存到同一个 Excel 文件中：

writer = pd.ExcelWriter(url, engine='openpyxl')
df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False)
writer.save()

注意，使用 `writer.save()` 方法来保存文件。

请确保你的代码中的文件路径和工作表名称正确，并且你已经安装了相应的依赖库（如 Pandas、openpyxl）。

如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问。