以下是一个示例代码，展示了如何比较两个Excel文件并为匹配的数据集插入新列值。在这个示例中，我们使用了Python的pandas库来处理Excel文件。

首先，确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

接下来，我们可以使用以下代码来比较两个Excel文件并为匹配的数据集插入新列值：

import pandas as pd

# 读取第一个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 读取第二个Excel文件
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 使用merge函数将两个数据集合并，根据共同的列进行匹配
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')

# 在合并后的数据集中插入新列值
merged_df['new_column'] = merged_df['column1'] + merged_df['column2']

# 将结果保存到新的Excel文件中
merged_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用pd.read_excel函数读取了两个Excel文件并将它们存储在两个不同的数据框中（df1和df2）。然后，我们使用pd.merge函数将这两个数据框合并为一个新的数据框（merged_df），根据共同的列进行匹配。接着，我们通过使用['column1'] + ['column2']的方式计算了一个新列的值，并将这个新列（new_column）插入到合并后的数据框中。最后，我们使用to_excel函数将结果保存到一个新的Excel文件中。

请注意，示例代码中的'file1.xlsx'、'file2.xlsx'和'output.xlsx'是文件的路径和名称，你需要根据实际情况进行替换。另外，'common_column'、'column1'和'column2'是示例代码中的列名，你需要根据你的实际数据进行替换。