所以我有一个奇怪的样式的xls文件，但是我无能为力，所以我只需要解析它。

如您所见，我有一些合并的单元格。我想做的是为合并的单元格填充空值（“填充”），但还要保持空单元格不变。

EIM，C，NI1 Enescu_Ioan，EIM，S，NI11，Enescu_Ioan EIM，C，NI1 Enescu_Ioan，空EIM，C，NI1 Enescu_Ioan EIM，S，NI11，Enescu_Ioan EIM，C，NI1，Enescu_Ioan空 方式I现在加载文件是这样。

xl = pd.ExcelFile("data/file.xls")
df = xl.parse(0, header=None)
我也尝试过这样打开文件并访问合并的单元格，但是我得到了一个空列表。
 
book = xlrd.open_workbook("data/file.xls")
book.sheet_by_index(0).merged_cells # This is empty []
有什么办法可以实现？谢谢！
 
关于这个问题可能会有一些困惑，所以我会尽力解释。附件图像是较大文件的子集，其中各列可能以不同顺序出现。我想要实现的是一种区分合并单元格NAN值（在合并单元格中只有第一列具有值，其余均为nan）和空单元格NAN的方法。
 
问题来源：stackoverflow
    excel = None
    if path.endswith('xlsx'):
        excel = pd.ExcelFile(xlrd.open_workbook(path), engine='xlrd')
    elif path.endswith('xls'):
        excel = pd.ExcelFile(xlrd.open_workbook(path, formatting_info=True), engine='xlrd')
    else:
        raise ValueError("Could not read this type of data")
    return excel
def parse_excel(excel_file):
    sheet_0 = excel_file.book.sheet_by_index(0)
    df = excel_file.parse(0, header=None)
    return sheet_0, df
def fill_merged_na(sheet, dataframe):
    for e in sheet.merged_cells:
        rl, rh, cl, ch = e
        base_value = sheet.cell_value(rl, cl)
        dataframe.iloc[rl:rh, cl:ch] = base_value
    return dataframe
一些重要的位会打开formatting_info设置为True的excel文件，以读取格式，例如合并的单元格和fill_merged_na函数，该函数仅填充合并的nan值，但保留初始的空单元格。
 
回答来源：stackoverflow
                                      2020-03-24 17:57:06
                            企业邮箱发送邮件时，若出现投递失败产生退信，内容提示包含如下： the mta server of * reply:550 failed to meet SPF requirements 或者 the mta server of 163.com — 163mx01.mxmail.netease.com(220.181.14.141) reply:550 MI:SPF mx14,QMCowECpA0qTiftVaeB3Cg—.872S2 1442548128 http://mail.163.com/help
                            299119