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。