在Excel中直接用公式就可以了

在B表的选择B1，输入“=HLOOKUP(A1,A!$A$1:$B$1000,2)”，按回车。

你需要先装这么几个modules

pip install pandas xlrd xlsxwriter

就你问题的举例, a.xlsx以及b.xlsx我放在本地G盘

然后上码

import pandas as pd


df1 = pd.read_excel("g:/a.xlsx", header=None)
df2 = pd.read_excel("g:/b.xlsx", header=None)
dic = dict(df1.get_values())
lst = (i[0] for i in df2.get_values())
new_dic = {}
for i in lst:
    if i in dic:
        new_dic[i] = dic[i]
    else:
        new_dic[i] = None
print(new_dic)
df = pd.DataFrame.from_dict(new_dic, orient='index')
writer = pd.ExcelWriter('out.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", header=None)
writer.save()
# 输出
# {'小六': None, '老王': None, '小明': '香蕉', '小美': '黄瓜'}

最终out.xlsx结果如图

解决思路就是把a中的两列按key-value组成一个dict, 然后用b列中的key去索引a中的value, 取不到的留空, 然后把新组合成的dict写入到excel文件中

pip install pandas xlrd xlsxwriter openpyxl


import pandas as pd

afile = "E:\\logs\\a.xlsx"
bfile = "E:\\logs\\b.xlsx"

dfa = pd.read_excel(afile, 0, header=None)
dfb = pd.read_excel(bfile, 0, header=None)

dfc = pd.merge(dfa, dfb, how="inner", on=0)
dfd = pd.merge(dfb, dfc, how="outer", on=0)

dfd.to_excel(bfile, header=False, index=False)

注意，是内存操作，一般的文件是没问题的，相比下 性能较高。大文件 可以分别取出 第一列，然后求交集，再填充值，再写文件。