对存在过合并的excel的单元格进行处理

问题

日常我们经常遇到表头是合并的单元格，如左侧表头，或者上测表头都是合并过的，而我们想读取使用pandas读取的excel后，每列都进行对应回原来的数据的结构，那么这时就需要进行填充了，因为读取后，只有合并的单元格的第一行或第一列是有值的，其它都是nan，我们需要用前向填充的方法，ffill()
示例如图:

填充代码，可以给定超参数，填充表头，按行和按列填充

import pandas as pd

def fill_pdna(df, row=[], col=[]):
    """
    当excel的表头的行或列有合并单元格的情况时，只有第一个单元格是正确的，值，这时候需要使用前向填充ffill，即使用上一个单元格的内容填充当前为nan的单元格
    但是填充的时候一般进行限制，只填充表头的前几行，或前几列
    :param df:
    :type df:
    :param row: [] 表示所有行都使用前面的值进行填充，1表示第一行, eg: [1,2] 表示第1，2行用前面的值填充,-1表示不填充
    :param col: []表示，所有列都使用前面的值填充， 0表示第一列, 注意行和列的其实索引位置不一样, -1表示不填充
    :return:
    :rtype:
    """
    # 首先对行进行填充，填充哪些行
    if not row:
        # 如果为空，先按行进行填充，行空的时候使用前一个单元格填充
        df = df.ffill(axis=1)
    if not col:
        # 然后对列进行填充
        df = df.ffill(axis=0)
    if col and col != [-1]:
        for col_num in col:
            df[col_num] = df[col_num].ffill(axis=0)
    if row and row != [-1]:
        for row_num in row:
            df[:row_num] = df[:row_num].ffill(axis=1)
    return df

def read_excel(excel_file):
    """
    读取excel内容
    :param excel_file:
    :type excel_file:
    :return:
    :rtype:
    """
    print(f"开始读取{excel_file}")
    df = pd.read_excel(excel_file, header=None)
    newdf = fill_pdna(df, row=[1,2,3], col=[0])
    print(newdf)