以下是使用 pandas 库中的 read_excel 函数和 MultiIndex 类型来读取合并单元格表头，操作excel文件“data\推送名单.xlsx”，遍历循环读取所有sheet表，读取表头“接收人工号”的所在列数据data1和读取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的所有数据data2（示列：B列，C列,D列的第一行为合并单元格，单元格表头值为“推送内容”），合并data1，data2为一个总数据data，定义一个字典dictext，定义一个字符串strtext，对data做遍历循环，表头为“接收人工号”的列单元格数据为字典的key值，对表头为“推送内容”的合并列数据做字符串拼接strtext（表头为“推送内容”的合并列的单元格数据有转行，有特殊符号），strtext做字典的value值，每行遍历都重置strtext 相关所有代码

首先需要导入 pandas 库：

import pandas as pd

然后使用 read_excel 函数读取 Excel 文件：

df = pd.read_excel('data/推送名单.xlsx', sheet_name=None, header=[0, 1])

其中，sheet_name 参数为 None，表示读取所有 sheet 表；header 参数为 [0, 1]，表示使用 MultiIndex 类型读取表头。

接着，需要遍历循环所有 sheet 表，读取表头为“接收人工号”的所在列数据 data1 和读取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的所有数据 data2：

data1 = pd.concat([df[sheet]['接收人工号'] for sheet in df], ignore_index=True)
data2 = pd.concat([df[sheet][('推送内容', '')] for sheet in df], axis=1)

其中，concat 函数用于合并数据，ignore_index=True 表示合并后的数据不保留原来的索引，axis=1 表示按列合并。

接下来，将 data1 和 data2 合并为一个总数据 data：

data = pd.concat([data1, data2], axis=1)

然后，定义一个字典 dictext 和一个字符串 strtext，并对 data 做遍历循环，表头为“接收人工号”的列单元格数据为字典的 key 值，对表头为“推送内容”的合并列数据做字符串拼接 strtext，strtext 做字典的 value 值，每行遍历都重置 strtext：

dictext = {}
for index, row in data.iterrows():
    key = row['接收人工号']
    strtext = ''
    for col in data.columns[1:]:
        value = row[col]
        if pd.notna(value):
            strtext += str(value)
    dictext[key] = strtext

其中，iterrows 函数用于遍历每一行数据，data.columns[1:] 表示除去第一列“接收人工号”以外的所有列，pd.notna 函数用于判断单元格是否为空。最终得到的 dictext 就是我们需要的字典。