我现在有一个中文文字数据库(数据库在计算机桌面上，数据库是EXCEL格式，名字是“疾病数据库”)，数据库目前只有1列数据，名字是“第一诊断”，数据内容中文。 我希望通过Python搭建一个训练模型，该模型可以帮我，给数据库第1列的每一条数据自动化打标签，打标签的结果写入到“疾病数据库”的第2列。 打标签的依据可以参考“疾病数据库训练数据”这个数据库第1列和第2列(“疾病数据库训练数据”在计算机桌面上，数据库是EXCEL格式)。 请帮我写Python代码完成上面操作，同时说明详细的操作步骤。谢谢！

好的，这个任务可以分为以下几个步骤：

1. 加载数据

使用Python的pandas库读取“疾病数据库”和“疾病数据库训练数据”的Excel文件，并将其转换为DataFrame格式，方便进行后续的数据处理和分析。

import pandas as pd

# 加载“疾病数据库”
df = pd.read_excel('疾病数据库.xlsx')

# 加载“疾病数据库训练数据”
train_df = pd.read_excel('疾病数据库训练数据.xlsx')

2. 数据处理

将“疾病数据库训练数据”中的数据拆分为“病症”和“标签”两列，并将其转换为字典格式。然后，对于“疾病数据库”中的每一条数据，使用jieba库进行分词，将分词结果与训练数据中的“病症”进行匹配，匹配成功则将对应的“标签”写入到“疾病数据库”的第2列中。

import jieba

# 将“疾病数据库训练数据”中的数据拆分为“病症”和“标签”两列，并将其转换为字典格式
train_dict = dict(zip(train_df['病症'], train_df['标签']))

# 对于“疾病数据库”中的每一条数据，使用jieba库进行分词，将分词结果与训练数据中的“病症”进行匹配，匹配成功则将对应的“标签”写入到“疾病数据库”的第2列中
for i in range(len(df)):
    text = df.iloc[i, 0]
    words = jieba.lcut(text)
    label = ''
    for word in words:
        if word in train_dict:
            label = train_dict[word]
            break
    df.iloc[i, 1] = label

3. 保存结果

将处理后的“疾病数据库”保存为Excel文件。

# 将处理后的“疾病数据库”保存为Excel文件
df.to_excel('疾病数据库（已打标签）.xlsx', index=False)

完整的代码如下：