Python Pandas 合并 Excel 工作簿：基于工序和物料编码的面积、描述和位置数据合并

根据您的描述，可以使用Python的pandas库来实现相应的操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义合并函数
def merge_data(row_ps, row_ss):
    if row_ps['PS工序'] == row_ss['SS工序'] and row_ps['物料编码PS'] == row_ss['物料编码SS']:
        # 如果满足条件，相加PS面积和SS面积
        area_sum = row_ps['PS面积值'] + row_ss['SS面积值']
        # 合并物料描述PS和物料描述SS，并去除重复值
        material_desc = row_ps['物料描述PS'] + ', ' + row_ss['物料描述SS']
        material_desc = ', '.join(list(set(material_desc.split(', '))))
        # 合并PS位置和SS位置，并去除重复值
        location = row_ps['PS位置'] + ', ' + row_ss['SS位置']
        location = ', '.join(list(set(location.split(', '))))
        
        # 创建新的行数据并添加到新的DataFrame中
        new_row = {
            'PS工序': row_ps['PS工序'],
            '物料编码PS': row_ps['物料编码PS'],
            'PS面积值': area_sum,
            '物料描述': material_desc,
            '位置': location
        }
        return pd.Series(new_row)
    else:
        # 不满足条件时，返回原始行数据
        return pd.Series(row_ps)

# 合并数据
df_merged = df_ps.apply(lambda row: merge_data(row, df_ss.loc[df_ss['物料编码SS'] == row['物料编码PS']].iloc[0]), axis=1)

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
df_merged.to_excel('合并后的工作簿.xlsx', index=False)

请注意，以上代码只是一个示例，具体的实现需要根据实际情况进行适当的调整。另外，需要确保您的环境中已经安装了pandas库。