一 背景

大致背景是这样的，笔者在做数据处理时，遇到一个棘手的事情，主要遇到如下字符串拼接变动的场景，场景主要为，需要考虑如下两张表的组合：
表1-原始文本样式

序号	文本样式
1	A变量B
2	A变量C
3	A变量CD
4	E变量CF
5	C变量CE
6	B变量CD

其中文本里的变量有一个取值范围，这个范围只有用户提供的时刻才知道有多少范围，大致的变量是这样
表2-变量取值范围

序号	变量
1	a
2	b
3	c
4	d
5	e
6	f

如果做上述的变量组合，文本存在的组合场景有很多，简单举例A变量B的组合文本就有6种组合,组合参考如下：

序号	组合文本
1	AaB
2	AbB
3	AcB
4	AdB
5	AeB
6	AfB

二 数据处理

数据处理的思路可以参考如下几种：
第一种，手工复制粘贴
一开始我想在Excel做简单的复制粘贴草草了事，但是实际的数据量要比例子里的还要多很多倍，而且很可能手工处理粘贴处理错误，所以考虑下还是做特殊的自动化处理比较妥当。
第二种，使用powerBI
微软Excel工具，它的PowerBI功能可以组合出上述场景，但是由于笔者的电脑现在不是Windows，此方法暂时没有使用，如果有Windows电脑类似诉求的可以使用之前记录的powerBI文档：笛卡尔积在Excel中的连接使用
第三种，训练chatGPT
我尝试使用chatGPT来自动给我生成文本，但是尝试多次的数据沟通和训练，结果并不理想，还浪费了我很多检查和优化的对话时间。

第四种，使用代码辅助
最后我借用python代码做了如下的简单处理，主要处理步骤如下：
1.使用代码生成组合场景
2.导出数据到Excel
3.进行简单excel函数处理，做文本拼接
步骤1：python脚本参考样例

import itertools
import numpy as np
import pandas as pd# 定义两个数据集
raw_path = "./test_date/"
A = [1,2,3,4,5,6]
B = [ 'a','b','d']# 使用itertools库的product函数计算笛卡尔积
cartesian_product = list(itertools.product(A, B))
getform = pd.DataFrame(cartesian_product)
getform.to_csv('mytest.csv',index=False)# 打印结果
for item in cartesian_product:print(item)

步骤2 导出Excel
导出Excel的数据截图长这个样子，考虑怎么简单怎么来，标黄的部分为表头，没有定义标题，默认为0和1

步骤3 简单Excel处理
主要使用的函数：
VLOOKUP函数：查询当前可能存在的原始文本模式
SUBSTITUTE函数：将当前的可替换变量，替换成要组合的实际字符
参考数据截图如下：
C2单元格的处理函数：VLOOKUP(A2,J:K,2,0)
D2单元格的处理函数：SUBSTITUTE(C2,“变量”,B2)

当然如果数据量比较大，也可以考虑将步骤3的函数做代码处理，一步生成对应的Excel报表，由于数据量还算适中，因此没有做这么复杂