要处理一个Excel文件，其中每行代表一条数据，第一列是数量，你需要根据第2列和第8列的数据来判断哪些行是重复的（即第二列和第三列的数据都相同），然后将这些重复的行合并成一条，并将第一列的值加一。文件还有其他列数据但不作为判断重复的标准,帮我输出一个完整的函数

为了处理这样的Excel文件，你可以使用Python的pandas库，它提供了一套强大的数据操作功能。下面是一个示例函数，假设你的数据存储在一个名为df的DataFrame中：

import pandas as pd

def merge_duplicates(df, column_to_check=2, column_to_add=0):
    # 检查数据框是否已加载
    if df.empty:
        print("数据框为空，请先加载数据")

    # 创建一个空的数据框，用于存储合并后的结果
    merged_df = df.copy()

    # 对指定的列进行去重并计算数量
    grouped = df.groupby(column_to_check)[column_to_check].transform('count')
    
    # 找出重复行，这里我们使用`groupby`+`duplicated`来筛选
    duplicates = df[grouped > 1]

    # 如果有重复行，合并它们并将数量增加
    if not duplicates.empty:
        for index, row in duplicates.iterrows():
            # 合并行，取平均或其他方法处理数值列，例如这里的数量列
            merged_row = merged_df.loc[merged_df[column_to_check] == row[column_to_check]].mean()
            
            # 将合并后的行添加到结果数据框
            merged_df.loc[index] = merged_row
            # 更新原数据框的数量列
            merged_df.at[index, '数量'] += 1
            
        # 删除原始重复行
        merged_df = merged_df.drop_duplicates(subset=column_to_check, keep='first')

    return merged_df

# 使用函数
your_excel_data = pd.read_excel("your_file.xlsx")  # 替换为你的文件路径
result = merge_duplicates(your_excel_data)
result.to_excel("merged_result.xlsx", index=False)  # 保存合并后的结果到新的Excel文件