可以使用Python的Pandas库来解决这个问题。下面是解决方案的步骤：

1. 导入Pandas库并读取两个工作表的数据：

import pandas as pd

# 读取第一个工作表
df1 = pd.read_excel('worksheet1.xlsx')
# 读取第二个工作表
df2 = pd.read_excel('worksheet2.xlsx')

2. 比较第一个工作表和第二个工作表的特定列：

# 比较“Name”列中的值
common_names = df1['Name'].isin(df2['Name']).values

3. 筛选出第二个工作表中所匹配的行：

# 筛选出第二个工作表中匹配“Name”列的所有行
matched_rows = df2.loc[df2['Name'].isin(df1[common_names]['Name'])]

4. 将第二个工作表中的两列值插入到第一个工作表中：

# 从第二个工作表中选择所需的列
matched_columns = matched_rows[['Column1', 'Column2']]
# 将第二个工作表中的两列值插入到第一个工作表中
df1.loc[common_names, ['NewColumn1', 'NewColumn2']] = matched_columns.values

5. 将结果保存到新的Excel文件中：

# 将结果保存到新的Excel文件中
df1.to_excel('output.xlsx', index=False)

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取第一个工作表
df1 = pd.read_excel('worksheet1.xlsx')
# 读取第二个工作表
df2 = pd.read_excel('worksheet2.xlsx')

# 比较“Name”列中的值
common_names = df1['Name'].isin(df2['Name']).values

# 筛选出第二个工作表中匹配“Name”列的所有行
matched_rows = df2.loc[df2['Name'].isin(df1[common_names]['Name'])]

# 从第二个工作表中选择所需的列
matched_columns = matched_rows[['Column1', 'Column2']]

# 将第