用python读excel表格并生成一个字典，字典的键是订购实例ID，值是部门，然后用字典的键去另一个表格查找该键所对应的其他数据，然后按部门生成不同的excel表格。

好的，这是一个比较复杂的任务，需要用到Python中的`pandas`库和`openpyxl`库。下面是一个大致的实现思路：

1. 读取包含订购实例ID和部门信息的Excel表格，可以使用pandas库中的`read_excel()`函数，将数据存储到一个DataFrame对象中；
2. 将DataFrame对象转化为字典，其中订购实例ID作为键，部门作为值；
3. 读取包含其他数据的Excel表格，同样使用`read_excel()`函数，将数据存储到一个DataFrame对象中；
4. 遍历字典中的每一个键，根据键查找对应的其他数据，可以使用pandas库中的`loc[]`函数；
5. 将查找到的数据按照部门分组，使用pandas库中的`groupby()`函数；
6. 将每个部门的数据存储到一个新的Excel表格中，可以使用openpyxl库中的`Workbook()`函数和`save()`函数。

下面是一个大致的代码实现，具体细节需要根据实际情况进行调整：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# 读取包含订购实例ID和部门信息的Excel表格
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 将DataFrame对象转化为字典
dict1 = df1.set_index('订购实例ID')['部门'].to_dict()

# 读取包含其他数据的Excel表格
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 遍历字典中的每一个键，根据键查找对应的其他数据
for instance_id in dict1.keys():
    data = df2.loc[df2['订购实例ID'] == instance_id]

    # 将查找到的数据按照部门分组
    group = data.groupby('部门')

    # 将每个部门的数据存储到一个新的Excel表格中
    for department, group_data in group:
        wb = Workbook()
        ws = wb.active
        for r in dataframe_to_rows(group_data, index=False, header=True):
            ws.append(r)
        wb.save(f'{department}.xlsx')

希望这个实现思路可以帮助你完成任务，如果有任何问题，请随时向我提问。