输出完整的代码（去掉“确定行业后，你可以根据公司的行业分类字段筛选数据。假设有一个名为的列：industry”的需求）

既然你希望提供完整的代码，但不需要筛选特定行业，我们将简化这个过程。首先，假设你已经得到了一个包含所有所需数据的CSV文件，且文件结构如CSMAR数据集。这里是一个基本的Python代码示例，使用`pandas`库读取并合并数据：

# 导入所需的库
import pandas as pd

# 读取Excel或CSV文件
# 如果是CSV文件，直接读取，如果是Excel，可能需要使用pd.ExcelFile()
data = pd.read_csv("your_data.csv")  # 替换为你的数据文件路径

# 检查数据是否包含了资产负债表、利润表和现金流量表的相应列
assert ('balance_sheet' in data.columns) and \
       ('income_statement' in data.columns) and \
       ('cash_flow' in data.columns), "数据文件缺少必要的列"

# 假设每一行代表一张报表，且有一列指示报表类型
reports = data[['balance_sheet', 'income_statement', 'cash_flow']].reset_index(drop=True)

# 合并每张报表
merged_tables = {
    '资产负债表': reports[reports['type'] == 'balance_sheet'],
    '利润表': reports[reports['type'] == 'income_statement'],
    '现金流量表': reports[reports['type'] == 'cash_flow']
}

# 对每张报表按照列名求和
merged_dataframes = {name: df.groupby(df.columns.tolist()).sum() for name, df in merged_tables.items()}

# 结果存储为单独的CSV文件
output_file = 'all_tables.csv'
with open(output_file, 'w', newline='') as file:
    merged_dataframes['资产负债表'].to_csv(file, header=True, index=False)
    merged_dataframes['利润表'].to_csv(file, header=None, mode='a+', index=False)
    merged_dataframes['现金流量表'].to_csv(file, header=None, mode='a+', index=False)

print(f"数据已合并并保存至'{output_file}'")