Python 合并多个 Excel 文件：下方单元格合并

以下是一个 Python 代码示例，用于将多个 Excel 文件中的数据合并到一个 Excel 文件中，合并方式为下方单元格合并：

import pandas as pd
import os

# 定义一个函数，用于读取 Excel 文件并将数据合并到一个 DataFrame 中
def read_excel(file):
    df = pd.read_excel(file)
    return df

# 定义一个函数，用于将多个 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中
def merge_dataframes(dataframes):
    df = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)
    return df

# 获取所有 Excel 文件的文件名
files = os.listdir('./data')

# 读取每个 Excel 文件的数据，并将数据合并到一个 DataFrame 中
dataframes = []
for file in files:
    if file.endswith('.xlsx'):
        filepath = os.path.join('./data', file)
        df = read_excel(filepath)
        dataframes.append(df)
merged_df = merge_dataframes(dataframes)

# 将合并后的 DataFrame 保存到一个新的 Excel 文件中
merged_df.to_excel('./merged_data.xlsx', index=False)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个函数 read_excel，它用于读取一个 Excel 文件并将数据存储到一个 DataFrame 中。然后我们定义了另一个函数 merge_dataframes，它用于将多个 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中。在这个函数中，我们使用了 pd.concat 函数来将多个 DataFrame 按行合并到一个 DataFrame 中，axis=0 表示按行合并，ignore_index=True 表示合并后的 DataFrame 使用新的索引。

接下来，我们获取了所有 Excel 文件的文件名，并对每个文件使用 read_excel 函数来读取数据。我们将每个 DataFrame 存储到一个列表 dataframes 中。最后，我们使用 merge_dataframes 函数来将所有 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中，并使用 to_excel 函数将合并后的 DataFrame 保存到一个新的 Excel 文件中，index=False 表示不保存索引。

该代码示例展示了如何使用 Python 的 Pandas 库，将多个 Excel 文件的内容合并到一个表格中，合并方式为下方单元格合并。你可以根据需要修改代码中的文件路径和文件名。