不是检查 author列和org列是否相同， 是要建厂某几行 如果 它们的author列相同 且 org列也相同就将他们合并

抱歉，我之前理解错了你的需求。如果你要检查某几行，如果它们的 author 列和 org 列相同，则将它们合并，可以使用以下代码：

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: ' '.join(x['column_name'])).reset_index()
df.columns = ['author', 'org', 'merged_column']

# 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)

请将 `C:\Users\用户名\Desktop\1000_[].xlsx` 替换为你实际的文件路径，并将 `'column_name'` 替换为你要合并的列名。

在这个代码中，我们首先读取 Excel 文件，然后从第二行开始筛选数据。接下来，我们使用 `groupby` 函数根据 `author` 列和 `org` 列来分组，并使用 `apply` 函数将相同组的数据合并为一个字符串。最后，我们将合并后的数据保存到新的 Excel 文件中。

希望这次能够帮到你！

相关问题

1.xlsx中有author列和org列，有的数据author相同，如何识别author是否相同，并计算author相同时，org直接的最大相似度。并将相似度数据保存为一列，对应author和org，保存在1.xlsx中

要识别 `1.xlsx` 中的 `author` 列是否相同，并计算相同 `author` 对应的 `org` 列之间的最大相似度，并将相似度数据保存为一列，对应每个 `author` 和 `org`，并将其保存在 `1.xlsx` 中，可以使用 Python 的 Pandas 和 difflib 库进行处理。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from difflib import SequenceMatcher

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("1.xlsx")

# 创建空的相似度列表
similarity_list = []

# 遍历数据行
for i in range(len(df)):
    author1 = df.loc[i, "author"]
    org1 = df.loc[i, "org"]
    max_similarity = 0
    
    # 计算当前行与其他行的相似度
    for j in range(len(df)):
        if i != j:
            author2 = df.loc[j, "author"]
            org2 = df.loc[j, "org"]
            
            # 计算相似度
            similarity = SequenceMatcher(None, org1, org2).ratio()
            
            if author1 == author2 and similarity > max_similarity:
                max_similarity = similarity
    
    similarity_list.append(max_similarity)

# 将相似度列表添加为新的一列
df["similarity"] = similarity_list

# 保存更新后的数据到原始文件
df.to_excel("1.xlsx", index=False)

上述代码首先读取了名为 `1.xlsx` 的原始数据，并创建一个空的相似度列表。然后，通过遍历数据行，依次获取每一行的 `author` 和 `org` 值。接下来，通过嵌套的循环遍历其他行，计算当前行与其他行的相似度，并找到相同 `author` 的最大相似度。最后，将每个 `author` 和 `org` 对应的最大相似度添加到相似度列表中。将相似度列表作为新的一列添加到原始数据中，并将更新后的数据保存回原始文件 `1.xlsx`。

请确保在运行代码之前已经安装了 Pandas 和 difflib 库，并将 `1.xlsx` 文件准确放置在当前工作目录下。

1.xlsx中有author列和org列，有的数据author相同，但他们的org可能相同 也可能不相同，如何对author相同的数据进行筛选，并计算他们对应的机构org之间的相似度，比如说某个有3给author相同，分别对应org1、org2、org3，如何计算org2与org1之间的相似度，org3与org1之间的相似度，并将org对应的相似度列成一列，最后将author、org、相似度保存为2.xlsx表

要对 `1.xlsx` 中相同 `author` 的数据进行筛选，并计算它们对应的机构 `org` 之间的相似度，可以使用 Python 的 Pandas 和 difflib 库进行处理。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from difflib import SequenceMatcher

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("1.xlsx")

# 创建空的相似度列表
similarity_list = []

# 根据 author 列进行分组
grouped = df.groupby("author")

# 遍历每个分组
for author, group in grouped:
    # 获取当前分组的 org 列数据
    org_values = group["org"].tolist()
    
    # 计算当前分组内的 org 列数据两两之间的相似度
    for i in range(len(org_values)):
        for j in range(i+1, len(org_values)):
            org1 = org_values[i]
            org2 = org_values[j]
            
            # 计算相似度
            similarity = SequenceMatcher(None, org1, org2).ratio()
            
            # 将相似度添加到列表中
            similarity_list.append(similarity)

# 添加相似度列表为新的一列
df["similarity"] = similarity_list

# 保存包含 author、org 和相似度数据的表格为 2.xlsx
df.to_excel("2.xlsx", index=False)

上述代码首先读取了名为 `1.xlsx` 的原始数据，并创建一个空的相似度列表。然后，根据 `author` 列对数据进行分组。接下来，遍历每个分组，依次获取当前分组的 `org` 列数据，并计算当前分组内的 `org` 列数据两两之间的相似度。相似度的计算通过嵌套的循环实现，对每一对 `org` 值计算相似度，并将相似度值添加到相似度列表中。最后，将相似度列表作为新的一列添加到原始数据中，并将包含 `author`、`org` 和相似度数据的表格保存为 `2.xlsx`。

请确保在运行代码之前已经安装了 Pandas 和 difflib 库，并将 `1.xlsx` 文件准确放置在当前工作目录下。