利用pandas读取桌面的1000.xlsx文件，将author中 []以及[]之间的内容删除，并将处理好的表格保存为1000_[].xlsx

要实现您的需求，可以使用 Pandas 库来读取桌面上的 `1000.xlsx` 文件，并进行处理后保存为 `1000_[].xlsx` 文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import re

# 读取桌面上的 1000.xlsx 文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\用户名\Desktop\1000.xlsx')

# 删除 author 列中的 [] 及其之间的内容
df['author'] = df['author'].str.replace(r'\[.*?\]', '', regex=True)

# 将处理好的数据保存为 1000_[].xlsx 文件
output_path = r'C:\Users\用户名\Desktop\1000_[].xlsx'
df.to_excel(output_path, index=False)

print(f"处理后的表格已保存为 {output_path}")

请将 `C:\Users\用户名\Desktop\` 替换为您自己的桌面路径，确保文件路径正确。这段代码将会读取桌面上名为 `1000.xlsx` 的 Excel 文件，并使用正则表达式 `r'\[.*?\]'` 删除 `author` 列中的 `[]` 及其之间的内容。然后，将处理好的数据保存为 `1000_[].xlsx` 文件，并打印出保存路径。

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读取桌面的1000.xlsx文件，并比较author列的相似度，将相似度>0.9的合并保存，输出为merged_1000.xlsx文件

要读取桌面上的1000.xlsx文件并比较其中的"author"列的相似度，并将相似度大于0.9的行进行合并保存为merged_1000.xlsx文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd
from difflib import SequenceMatcher

# 读取Excel文件
file_path = r'C:\Users\Admin\Desktop\1000.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

# 比较相似度函数
def similarity(a, b):
    return SequenceMatcher(None, str(a), str(b)).ratio()

# 合并相似度大于0.9的行
merged_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)  # 创建空的DataFrame用于保存合并后的数据
for i, row in df.iterrows():
    if i == 0:
        merged_df = merged_df.append(row)  # 将第一行添加到合并后的DataFrame中
    else:
        is_merged = False
        for j, merged_row in merged_df.iterrows():
            if similarity(row['author'], merged_row['author']) > 0.9:  # 比较相似度
                merged_df.at[j, 'author'] += ', ' + str(row['author'])  # 合并author列
                is_merged = True
                break
        if not is_merged:
            merged_df = merged_df.append(row)  # 将不与任何行相似的行添加到合并后的DataFrame中

# 保存合并后的数据为Excel文件
merged_file_path = r'C:\Users\Admin\Desktop\merged_1000.xlsx'
merged_df.to_excel(merged_file_path, index=False)

print("合并后的数据已保存到: ", merged_file_path)

在上述代码中，首先导入了pandas库和difflib库的SequenceMatcher类。然后，使用pd.read_excel()函数读取桌面上的1000.xlsx文件，并将其存储在名为df的DataFrame对象中。

接下来，定义了一个相似度比较函数similarity()，该函数使用SequenceMatcher类来计算两个字符串的相似度。

然后，创建了一个空的DataFrame merged_df 用于保存合并后的数据。

通过迭代df中的每一行，与merged_df中的每一行进行相似度比较。如果相似度大于0.9，则将当前行的"author"列合并到merged_df中相似行的"author"列中。如果不与任何行相似，则将当前行添加到merged_df中。

最后，使用to_excel()方法将合并后的数据保存为merged_1000.xlsx文件。

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

读取桌面的1000.xlsx文件 并用difflib对author列的作者名称进行相似度比较，将>0.9的进行合并 保存为1000_merged.xlsx文件

要实现您的需求，首先需要使用 `pandas` 读取 `1000.xlsx` 文件，然后使用 `difflib` 库对 `author` 列的作者名称进行相似度比较，最后将相似度大于 0.9 的进行合并，并保存为 `1000_merged.xlsx` 文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import difflib

# 读取桌面上的 1000.xlsx 文件
df = pd.read_excel("C:/Users/用户名/Desktop/1000.xlsx")

# 对 author 列进行相似度比较和合并
merged_authors = []

for author in df['author']:
    merged = False
    for merged_author in merged_authors:
        similarity = difflib.SequenceMatcher(None, author, merged_author).ratio()
        if similarity > 0.9:
            merged = True
            break
    if not merged:
        merged_authors.append(author)

# 创建新的数据框并保存为 1000_merged.xlsx 文件
df_merged = pd.DataFrame({'author': merged_authors})
df_merged.to_excel("C:/Users/用户名/Desktop/1000_merged.xlsx", index=False)

请将 `C:/Users/用户名/Desktop/` 替换为您自己的桌面路径，确保文件路径正确。这段代码将会读取桌面上名为 `1000.xlsx` 的 Excel 文件，并对其中的 `author` 列进行相似度比较和合并。最后，创建一个包含合并后作者名称的新数据框 `df_merged`，并将其保存为 `1000_merged.xlsx` 文件。