如何使用Python和pandas库对多个Excel表格进行横向和纵向合并，并对合并后的数据进行筛选？请提供具体的实现步骤和代码示例。

在处理包含多个Excel表格的数据项目时，能够熟练合并和筛选数据是非常重要的技能。本资源《Python实现多表合并与数据筛选的课程设计》将引导你完成这些任务。为了达到目的，你需要熟悉pandas库中的几个关键函数：concat用于合并，以及query和布尔索引用于筛选数据。

参考资源链接：[Python实现多表合并与数据筛选的课程设计](https://wenku.csdn.net/doc/3v388wb3rc?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要安装pandas库，如果还未安装，可以使用pip命令进行安装：
pip install pandas

随后，读取Excel文件可以使用pandas的read_excel函数：
import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')

对于横向合并（按列合并），使用concat函数并将axis参数设置为1：
df合并 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
这将会把df2的列添加到df1的列旁边。

对于纵向合并（按行合并），则将axis参数设置为0：
df合并 = pd.concat([df1, df2], axis=0)
这将会把df2的行添加到df1的行下面。

数据筛选可以通过多种方法实现。例如，如果你要筛选出某列值大于某个数的数据，可以使用布尔索引：
filtered_data = df合并[df合并['某列'] > 某值]

如果你需要根据复杂的条件筛选，可以使用query方法：
filtered_data = df合并.query('某列 > 某值 & 另一列 ==

参考资源链接：[Python实现多表合并与数据筛选的课程设计](https://wenku.csdn.net/doc/3v388wb3rc?spm=1055.2569.3001.10343)