读取桌面的1000_[].xlsx文件，从第二行开始，如果author 列有同名，就检查org列，如果 org列的数据利用difflib，相似度大于0.9，就将这两行合并，合并行除了author 和 org的数据，其他数据选择其中一行保存，并保存在桌面上为 1000_md.xlsx

要实现你的需求，你可以使用 Pandas 和 difflib 模块。difflib 模块可以用于计算字符串之间的相似度。以下是一个示例代码，可以帮助你实现这个任务：

import pandas as pd
import difflib

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\用户名\Desktop\1000_[].xlsx')

# 从第二行开始筛选数据
df = df.iloc[1:]

# 检查重复行，并合并相似的行
merged_rows = []
seen_authors = set()

for _, row in df.iterrows():
    author = row['author']
    org = row['org']
    if author in seen_authors:
        for merged_row in merged_rows:
            if merged_row['author'] == author and difflib.SequenceMatcher(None, merged_row['org'], org).ratio() > 0.9:
                merged_row.update(row)
                break
        else:
            merged_rows.append(row)
    else:
        merged_rows.append(row)
        seen_authors.add(author)

# 创建新的数据框
merged_df = pd.DataFrame(merged_rows)

# 保存合并后的数据到新的 Excel 文件
merged_df.to_excel(r'C:\Users\用户名\Desktop\1000_md.xlsx', index=False)

请注意，你需要将 `C:\Users\用户名\Desktop\1000_[].xlsx` 替换为你实际的文件路径。另外，确保你已经安装了 Pandas 和 difflib 模块。

运行以上代码后，将会生成一个名为 `1000_md.xlsx` 的文件，并包含了从第二行开始的数据。如果某两行的 author 列有相同的名字，并且 org 列的相似度大于 0.9，则这两行将被合并。合并后的行将选择其中一行的数据，并保留 author 和 org 列的值。

希望对你有所帮助！