请写出python代码，用循环语句，和merge等函数，将‘C:\Users\14308\Desktop\研究生\开题\实测建筑用电数据部分\全部住宅电量数据20201126’路径下的所有的csv文件以“日期”列进行合并，

首先，你需要导入必要的库，如pandas用于处理CSV文件和os库来操作文件系统。然后你可以遍历指定目录下所有CSV文件，并使用`pd.read_csv()`读取它们，最后使用`concat()`函数合并数据。这里是一个简单的Python代码示例：

import os
import pandas as pd

# 指定文件夹路径
folder_path = 'C:\\Users\\14308\\Desktop\\研究生\\开题\\实测建筑用电数据部分\\全部住宅电量数据20201126'

# 创建一个空的DataFrame来保存结果
result_df = pd.DataFrame()

# 遍历文件夹中的所有csv文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 如果文件是csv并且不是隐藏文件
    if filename.endswith('.csv') and not filename.startswith('.'):

        # 读取每个CSV文件
        file_df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, filename))

        # 使用date列作为关键字进行合并，假设它存在且是排序好的
        # 如果date列不是连续的，需要先对它排序，否则可能会出现问题
        if 'date' in file_df.columns:
            file_df.sort_values('date', inplace=True)
        
        # 将当前文件的数据追加到结果DataFrame中
        result_df = pd.concat([result_df, file_df])

# 确保最终的DataFrame没有重复的date行
result_df.drop_duplicates(subset='date', keep='last', inplace=True)

# 输出结果
print(result_df)

请注意，这段代码假设所有CSV文件都有一个名为'date'的列并且这个列可以用于合并。如果实际情况有所不同，你可能需要修改读取文件、合并和排序的方式。