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。

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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 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。