对1000_[].xlsx的author列进行处理，如果只有一个说明不存在同名，不进行后续计算，如果存在同名，将同名的所有数据，保存为新的1000_rename.xlsx表格，不同名的啧保存为1000_unq。xlsx

要根据"author"列的重复情况对1000_[].xlsx文件进行处理，并将同名的数据保存为新的1000_rename.xlsx表格，不同名的数据保存为1000_unq.xlsx表格，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取原始文件
file_path = r'C:\Users\Admin\Desktop\1000_[].xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

# 统计每个作者的出现次数
author_counts = df['author'].value_counts()

# 获取存在同名的作者列表
duplicate_authors = author_counts[author_counts > 1].index.tolist()

# 处理存在同名的情况
if len(duplicate_authors) > 0:
    # 过滤出存在同名的行
    duplicate_rows = df[df['author'].isin(duplicate_authors)]

    # 保存同名的数据为1000_rename.xlsx表格
    rename_file_path = r'C:\Users\Admin\Desktop\1000_rename.xlsx'
    duplicate_rows.to_excel(rename_file_path, index=False)
    print("同名的数据已保存为:", rename_file_path)

    # 过滤出不同名的行
    unique_rows = df[~df['author'].isin(duplicate_authors)]

    # 保存不同名的数据为1000_unq.xlsx表格
    unq_file_path = r'C:\Users\Admin\Desktop\1000_unq.xlsx'
    unique_rows.to_excel(unq_file_path, index=False)
    print("不同名的数据已保存为:", unq_file_path)
else:
    print("不存在同名的作者，无需进行后续计算。")

在上述代码中，首先使用pd.read_excel()函数读取1000_[].xlsx文件，并将其存储在名为df的DataFrame对象中。

然后，使用value_counts()函数统计每个作者出现的次数，并将结果存储在名为author_counts的Series对象中。

接下来，根据作者出现次数大于1的情况，获取存在同名的作者列表duplicate_authors。

如果存在同名的作者，那么将过滤出存在同名的行，并将其保存为1000_rename.xlsx表格。同时，过滤出不同名的行，并将其保存为1000_unq.xlsx表格。

如果不存在同名的作者，则输出"不存在同名的作者，无需进行后续计算"。

请确保将file_path、rename_file_path和unq_file_path替换为你实际的文件路径。