那有横向合并单元格，和纵向合并单元格，需要分别判断吗

是的，对于横向合并单元格和纵向合并单元格，需要进行不同的判断和处理。

对于横向合并单元格，可以使用`merge_cells`属性来判断单元格是否属于合并单元格。如果一个单元格属于横向合并单元格，则该单元格在DataFrame中的值将会是`NaN`，而在合并单元格的第一个单元格中会记录合并单元格的范围。

对于纵向合并单元格，可以使用`cell(row, col).alignment`属性来判断单元格是否属于合并单元格。如果一个单元格属于纵向合并单元格，则该单元格在DataFrame中的值也会是`NaN`。

根据不同类型的合并单元格，你可以采取不同的策略来填充数据。例如，对于横向合并单元格，可以使用上方单元格的值来填充；对于纵向合并单元格，可以使用左方单元格的值来填充。

以下是一个示例代码，演示如何处理横向合并单元格和纵向合并单元格：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 遍历每个单元格
for row in range(df.shape[0]):
    for col in range(df.shape[1]):
        cell = df.iloc[row, col]
        
        # 处理横向合并单元格
        if cell is None or cell == 'nan':
            merge_range = df.iloc[row, col+1]
            if merge_range is not None and merge_range != 'nan':
                df.iloc[row, col] = df.iloc[row, col-1]  # 使用左方单元格的值填充
        
        # 处理纵向合并单元格
        elif cell.alignment.vertical != 'center':
            merge_range = cell.alignment.mergeCell
            if merge_range is not None:
                for r in range(row+1, row+merge_range.h):
                    df.iloc[r, col] = df.iloc[row, col]  # 使用上方单元格的值填充

# 打印填充后的数据
print(df)

在上述代码中，我们使用两个嵌套的循环遍历每个单元格。对于横向合并单元格，我们比较当前单元格的值是否为空，如果为空，则根据合并单元格的范围使用左方单元格的值进行填充。对于纵向合并单元格，我们检查单元格的垂直对齐方式，如果不是居中对齐，则根据合并单元格的范围使用上方单元格的值进行填充。

请注意，上述代码只是示例，你可能需要根据具体情况进行适当修改。

希望这对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。