Python 熊猫：使用合并单元格和空白值解析Excel电子表格

我的问题类似于。我有一个包含一些合并单元格的电子表格，但包含合并单元格的列也有空单元格，例如：

Day     Sample  CD4     CD8
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Day 1   8311    17.3    6.44
        --------------------
        8312    13.6    3.50
        --------------------
        8321    19.8    5.88
        --------------------
        8322    13.5    4.09
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Day 2   8311    16.0    4.92
        --------------------
        8312    5.67    2.28
        --------------------
        8321    13.0    4.34
        --------------------
        8322    10.6    1.95
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        8323    16.0    4.92
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        8324    5.67    2.28
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        8325    13.0    4.34

如何将其解析为数据帧？我知道

fillna（method='ffill'）

方法无法解决我的问题，因为它将用其他方法替换实际缺少的值。我想得到这样的数据帧：

Day     Sample  CD4     CD8
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Day 1   8311    17.3    6.44
----------------------------
Day 1   8312    13.6    3.50
----------------------------
Day 1   8321    19.8    5.88
----------------------------
Day 1   8322    13.5    4.09
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Day 2   8311    16.0    4.92
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Day 2   8312    5.67    2.28
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Day 2   8321    13.0    4.34
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Day 2   8322    10.6    1.95
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NA      8323    16.0    4.92
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NA      8324    5.67    2.28
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NA      8325    13.0    4.34

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假设您知道excel文件的起始行（或者想出一种更好的方法来检查它），这样的方法应该可以工作

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@现在，我需要丢失的值来保持丢失。我编辑了我的问题，添加了一个示例，说明我需要如何使用数据帧

import pandas as pd
import numpy as np
import openpyxl
def test():
    filepath = "C:\\Users\\me\\Desktop\\SO nonsense\\PandasMergeCellTest.xlsx"
    df = pd.read_excel(filepath)
    wb = openpyxl.load_workbook(filepath)
    sheet = wb["Sheet1"]
    df["Row"] = np.arange(len(df)) + 2 #My headers were row 1 so adding 2 to get the row numbers
    df["Merged"] = df.apply(lambda x: checkMerged(x, sheet), axis=1)
    df["Day"] = np.where(df["Merged"] == True, df["Day"].ffill(), np.nan)
    df = df.drop(["Row", "Merged"], 1)
    print(df)

def checkMerged(x, sheet):
    cell = sheet.cell(x["Row"], 1)
    for mergedcell in sheet.merged_cells.ranges:
        if(cell.coordinate in mergedcell):
            return True

test()