我通过以下操作实现了这一点：
我为每个目的做了3个函数

1）使用虚拟数据：

import pandas as pd
import numpy as np
# Create a dictionary of data for the DataFrame
data = {'left': [154, 154, 200, 154, 201, 199],
        'top': [0, 3, 3, 7, 8, 12],
        'width': [576, 168, 162, 168, 155, 157],
        'height': [89, 10, 10, 10, 10, 10],
        'text': ['text1', 'text2', 'text3', 'text4', 'text5', 'text6']}
# Create the DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

2）使用您提供的代码创建一个函数，并向其中添加NaN值的处理

def optimizeDf(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    df['left+width'] = df['left'] + df['width']
    df = df.sort_values(by=['top'], ascending=True)
    df = df.groupby(['top', 'left+width'], sort=False)['text'].sum().unstack('left+width')
    df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1).dropna(how='all').dropna(axis='columns', how='all')
    df = df.fillna('')
    return df
df = optimize_df(df)

3）创建一个函数，根据名称阈值相似度合并列：

def mergeDfColumns(old_df: pd.DataFrame, threshold: int = 10) -> pd.DataFrame:
    new_columns = {}
    old_columns = old_df.columns
    i = 0
    while i < len(old_columns) - 1:
        if any(old_columns[i+1] == old_columns[i] + x for x in range(1, threshold)):
            new_col = old_df[old_columns[i]] + old_df[old_columns[i+1]]
            new_columns[old_columns[i+1]] = new_col
            i += 1
        else:
            new_columns[old_columns[i]] = old_df[old_columns[i]]
        i += 1
    new_columns[old_columns[i]] = old_df[old_columns[i]]
    return pd.DataFrame.from_dict(new_columns).replace('', np.nan).dropna(axis='columns', how='all').fillna('')
df = mergeDfColumns(df)

4）创建一个函数，根据名称阈值相似性合并行：

def mergeDfRows(old_df: pd.DataFrame, threshold: int = 2) -> pd.DataFrame:
    new_df = old_df.iloc[:1]
    for i in range(1, len(old_df)):
        if abs(old_df.index[i] - old_df.index[i - 1]) < threshold:
            new_df.iloc[-1] = new_df.iloc[-1] + old_df.iloc[i]
        else:
            new_df = new_df.append(old_df.iloc[i])
    return new_df.reset_index(drop=True)
df = mergeDfRows(df)

最终结果如下：

+-+-----+-----+-----+
| |  322|  362|  730|
+-+-----+-----+-----+
|0|     |     |text1|
|1|text2|text3|     |
|2|text4|text5|     |
|3|     |text6|     |
+-+-----+-----+-----+

这是我从虚拟数据中得到的最佳结果，但请注意text1是如何获得自己的行和列的，这是因为数据的缘故，如果您仔细查看，会发现它的宽度和高度与其他数据相比都很大，我认为图像中的表有某种非常接近它的标题，pytesseract将其识别为表的一部分，我给你的建议是尝试一些其他的config选项或者使用一些深度学习来更好地分类你的表。