Pandas 合并 Excel 工作簿：基于物料编码和工序的面积累加与描述合并

以下是使用 pandas 库实现上述操作的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 PS 工作簿和 SS 工作簿
df_ps = pd.read_excel('PS.xlsx')
df_ss = pd.read_excel('SS.xlsx')

# 根据条件筛选需要提取的行
df_extracted = df_ss[df_ss['物料编码SS'].isin(df_ps['物料编码PS']) & ~df_ss['物料编码SS'].isin(df_ps['物料编码PS'])]

# 提取需要的列并重命名
df_extracted = df_extracted[['物料编码SS', 'SS工序', '物料描述SS', 'SS位置', 'SS面积']]
df_extracted.columns = ['物料编码PS', 'PS工序', '物料描述PS', 'PS位置', 'PS面积']

# 合并 PS 工作簿和提取的行
df_merged = pd.concat([df_ps, df_extracted], ignore_index=True)

# 根据物料编码和工序进行分组，对面积和描述进行合并并去除重复值
df_merged = df_merged.groupby(['物料编码PS', 'PS工序']).agg({'物料描述PS': 'first', 'PS位置': 'first', 'PS面积': 'sum'}).reset_index()

# 保存到新的 Excel 文件
df_merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)

请注意，代码中的文件路径需要根据实际情况进行修改。此外，该代码假设 PS.xlsx 和 SS.xlsx 中的数据已经按照物料编码和工序进行了排序。如果未排序，可以使用sort_values方法进行排序。