首先，我注意到你现有代码里的iloc[3:]可能是个小失误——根据你给出的Excel内容，需要移除的是第1行（也就是索引为0的那行Name Address Phone No.），所以应该用iloc[1:]来获取真正的数据行。

接下来咱们一步步完成剩下的操作：

1. 正确读取并清洗数据：确保读取Excel时保留列名，然后移除不需要的表头行
2. 合并所有元素为单个字符串：把DataFrame里的所有内容扁平化，用空格连接
3. 创建新的DataFrame并写入Excel：将合并后的字符串放到单个单元格中，输出到新文件

以下是完整的可运行代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，第一行作为列名
excel_data_df = pd.read_excel('sample1.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 移除不需要的表头行（原数据中索引0的行是Name那一行）
cleaned_df = excel_data_df.iloc[1:]

# 将所有元素扁平化并合并为单个字符串，用空格分隔
merged_content = ' '.join(cleaned_df.stack().astype(str))

# 创建只包含单个单元格的新DataFrame
result_df = pd.DataFrame([[merged_content]], columns=[0])

# 写入到新的Excel文件，不保留索引和列名（匹配你的预期结果）
result_df.to_excel('output.xlsx', index=False, header=False)

代码细节解释： #

• cleaned_df = excel_data_df.iloc[1:]：精准移除原数据中第一行（索引0）的表头内容，得到你需要的干净数据
• cleaned_df.stack()：把二维的DataFrame扁平化，变成一个一维的Series，方便后续合并
• astype(str)：强制所有元素转为字符串类型，避免像0154235这类带前导零的数字丢失格式
• ' '.join(...)：用空格把所有扁平化后的元素拼接成一个完整字符串
• pd.DataFrame([[merged_content]], columns=[0])：构建一个只有一行一列的DataFrame，完全对应你想要的输出结构
• to_excel(..., index=False, header=False)：写入Excel时关闭行索引和列名输出，让最终文件和你的预期结果完全一致

运行这段代码后，output.xlsx里的内容就会和你想要的一模一样啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者The Programmer