嘿，针对你要把同一名称（比如Smith）的分散数据合并到同一行的需求，我来给你梳理下最优方案：

一、库的选择建议 #

你目前纠结的库选择问题，答案很明确：优先用pandas，而不是openpyxl。原因如下：

• openpyxl更适合做单元格级的精细操作（比如设置格式、插入图表），但处理数据聚合、合并这类需求会非常繁琐，需要自己写大量循环逻辑；
• pandas是Python专门用于数据处理的库，内置了groupby（分组）、agg（聚合）这类工具，能几行代码搞定你要的合并需求，效率和可读性都高很多。

你的初步思路（循环遍历写入新表、用JSON存字典列表）其实都可以被pandas的内置方法替代，不用自己造轮子。

二、具体实现步骤&代码示例 #

下面是直接可用的代码，完全覆盖你的需求，我会加详细注释：

import pandas as pd
import os

# 定义文件路径
path = "C:\\My files\\Staff\\Project\\ProjektExcelPython\\test_files\\"
input_file = os.path.join(path, "PlikExcelDoKonwersji.xlsx")
output_file = os.path.join(path, "合并后的文件.xlsx")

# 读取Excel文件，注意你之前设置了header=1，说明表头在第2行（索引从0开始）
df = pd.read_excel(input_file, engine='openpyxl', header=1)

# 关键步骤：按名称列分组，聚合所有需要的信息
# 这里假设你的名称列叫"姓名"，你需要把它改成你实际的列名
# agg方法里的键是你要保留的列名，值是聚合方式：
# - 对于文本类信息（比如产品名称），用lambda x: ', '.join(x.unique()) 去重合并
# - 对于数值类信息（比如数量、金额），可以用sum、mean等
merged_df = df.groupby("姓名", as_index=False).agg(
    {
        "产品名称": lambda x: ', '.join(x.unique()),  # 合并所有唯一的产品名称
        "产品数量": "sum",  # 求和所有产品数量
        "产品价格": "mean"  # 计算平均价格（根据你的需求调整）
    }
)

# 将合并后的数据保存到新Excel文件
merged_df.to_excel(output_file, engine='openpyxl', index=False)

print("合并完成！新文件已保存至：", output_file)

三、关键细节说明 #

• 列名替换：一定要把代码中的"姓名"、"产品名称"等列名改成你Excel里实际的列名；
• 聚合方式调整：如果某列需要其他聚合逻辑（比如保留最新的一条数据），可以把lambda函数换成last()（需要先按时间排序）；
• 处理空值：如果你的数据有空值，可以在读取后加df = df.fillna("")把空值替换成空字符串，避免合并时出现异常；
• 如果必须用openpyxl：如果因为某些原因只能用openpyxl，那确实需要遍历行、用字典存储同名数据，再写入新表，但这种方法代码量会大很多，不如pandas高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者QmanW