以下是使用 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（示列：B列，C列,D列的第一行为合并单元格，单元格表头值为“推送内容”），合并data1，data2为一个总数据data，

好的，我理解了你的问题。以下是使用 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（示列：B列，C列,D列的第一行为合并单元格，单元格表头值为“推送内容”），合并data1，data2为一个总数据data的代码：

import pandas as pd

file_path = "data/推送名单.xlsx"
xls = pd.ExcelFile(file_path)

data = pd.DataFrame()

for sheet_name in xls.sheet_names:
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=[0,1])
    data1 = df.loc[:, ('接收人信息', '接收人工号')]
    data2 = df.loc[:, ('推送内容', slice(None))]
    data2.columns = data2.columns.droplevel()
    data2 = data2.dropna(how='all', axis=1)
    merged_data = pd.concat([data1, data2], axis=1)
    data = pd.concat([data, merged_data], axis=0)

print(data)

其中，pd.read_excel 函数用于读取 excel 文件，header 参数用于指定表头的行数，使用 MultiIndex 类型读取合并单元格表头；data1 和 data2 分别用于读取“接收人工号”列和合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列数据；使用 pd.concat 函数将 data1 和 data2 合并为 merged_data；使用 for 循环遍历所有 sheet 表，将 merged_data 合并为总数据 data。