python 使用pandas库，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，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，strtext做字典的value值，每行遍历都重置strtext 相关所有代码

以下是使用pandas库实现的代码，可以实现读取合并单元格表头并拼接数据的功能：

import pandas as pd

# 读取excel文件的所有sheet表
xls = pd.ExcelFile('data\\推送名单.xlsx')
df_list = []
for sheet_name in xls.sheet_names:
    # 使用MultiIndex类型读取合并单元格表头
    df = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name, header=[0,1], index_col=0)
    # 获取“接收人工号”列数据
    data1 = df.loc[:, ('接收人工号', '')]
    # 获取“推送内容”合并列的所有数据
    data2 = df.loc[:, ('推送内容', slice(None))]
    # 合并data1，data2为一个总数据data
    data = pd.concat([data1, data2], axis=1)
    # 定义一个字典dictext，定义一个字符串strtext
    dictext = {}
    strtext = ''
    # 遍历循环data
    for index, row in data.iterrows():
        emp_no = row['接收人工号']
        # 表头为“接收人工号”的列单元格数据为字典的key值
        if pd.notna(emp_no):
            dictext[emp_no] = ''
        # 对表头为“推送内容”的合并列数据做字符串拼接strtext
        push_content = row['推送内容']
        if isinstance(push_content, str):
            strtext += push_content
        # 每行遍历都重置strtext
        if pd.notna(emp_no):
            dictext[emp_no] = strtext
            strtext = ''
    # 将dictext转为DataFrame格式并添加到df_list中
    df_list.append(pd.DataFrame.from_dict(dictext, orient='index'))

# 合并所有DataFrame
result = pd.concat(df_list, axis=1)
# 将索引列名称设置为“接收人工号”
result.index.name = '接收人工号'
# 将结果保存到csv文件中
result.to_csv('data\\推送名单结果.csv')

以上代码中，我们使用了`pd.read_excel()`函数来读取excel文件中的数据，其中通过`header=[0,1]`和`index_col=0`两个参数来使用MultiIndex类型读取合并单元格表头。然后，我们获取“接收人工号”列数据和“推送内容”合并列的所有数据，将它们合并为一个总数据data。接着，我们定义了一个字典dictext和一个字符串strtext，并对data进行遍历循环，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。最后，我们将dictext转为DataFrame格式并添加到df_list中，最终将所有DataFrame合并为一个结果DataFrame，并将结果保存到csv文件中。