读取桌面的1000_[].xlsx文件，从第二行开始，如果存在某两行，author 列的数据相同 且 org列的数据也相同，就将相同的行合并，并保存在桌面上为 1000_md.xlsx

你可以使用 Pandas 模块来处理 Excel 文件并完成你的需求。以下是一个示例代码，可以帮助你实现这个任务：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\用户名\Desktop\1000_[].xlsx')

# 从第二行开始筛选数据
df = df.iloc[1:]

# 检查重复行，并合并相同的行
df = df.groupby(['author', 'org']).apply(lambda x: x.iloc[0]).reset_index(drop=True)

# 保存合并后的数据到新的 Excel 文件
df.to_excel(r'C:\Users\用户名\Desktop\1000_md.xlsx', index=False)

请注意，你需要将 `C:\Users\用户名\Desktop\1000_[].xlsx` 替换为你实际的文件路径。另外，确保你已经安装了 Pandas 模块。

运行以上代码后，将会生成一个名为 `1000_md.xlsx` 的文件，并包含了从第二行开始的数据，其中相同的行已被合并。

希望能帮到你！

相关问题

读取桌面的1000_[].xlsx文件，如果存在某两行，author 列的数据相同 且 org列的数据也相同，就将相同的行合并，并保存在桌面上为 1000_md.xlsx

你可以使用`pandas`库来读取和处理Excel文件。下面是一个示例代码，演示如何读取桌面上的`1000_[].xlsx`文件，并根据"author"列和"org"列的相同值合并行数据，并将结果保存为`1000_md.xlsx`文件：

import pandas as pd

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

# 根据"author"列和"org"列的相同值合并行数据
merged_df = df.groupby(['author', 'org']).agg(lambda x: ', '.join(x)).reset_index()

# 保存合并后的结果为新文件
save_path = r'C:\Users\YourUsername\Desktop\1000_md.xlsx'
merged_df.to_excel(save_path, index=False)

print("合并完成并保存为1000_md.xlsx")

请确保将`YourUsername`替换为你的用户名，并且确保目标文件存在于桌面上。此示例假设原始文件包含"author"、"org"以及其他你需要合并和处理的列。通过`groupby`函数和自定义的聚合函数，我们将相同"author"和"org"的行数据合并为一个单独的字符串，并将结果保存在新文件中。你可以根据实际情况修改代码以适应你的需求。

读取桌面的1000_[].xlsx文件，如果author 列的数据相同 且 org列的数据相同，就将相同的合并，并保存在桌面上为 1000_md.xlsx

你可以使用`pandas`库来读取和处理Excel文件。下面是一个示例代码，演示如何读取桌面上的`1000_[].xlsx`文件，并根据"author"列和"org"列的相同值合并数据，并将结果保存为`1000_md.xlsx`文件：

import pandas as pd

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

# 根据"author"列和"org"列的相同值合并数据
merged_df = df.groupby(['author', 'org']).agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'}).reset_index()

# 保存合并后的结果为新文件
save_path = r'C:\Users\YourUsername\Desktop\1000_md.xlsx'
merged_df.to_excel(save_path, index=False)

print("合并完成并保存为1000_md.xlsx")

请确保将`YourUsername`替换为你的用户名，并且确保目标文件存在于桌面上。此示例假设原始文件包含"author"、"org"以及其他你需要合并和处理的列。你可以根据实际情况修改代码以适应你的需求。