使用pandas对多个表格进行关联索引，并进行行列计算的例子

要对多个表格进行关联索引并进行行列计算，您可以使用pandas库中的merge函数来合并表格，并使用groupby和agg函数进行计算。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义要关联的表格列表
excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 创建一个空的DataFrame，用于存储读入的数据
df_all = pd.DataFrame()

# 循环遍历每个Excel文件并读取数据
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    
    # 将当前Excel文件的数据添加到整体数据框中
    df_all = pd.concat([df_all, df])
    
# 定义关联索引的列名
index_cols = ['Index1', 'Index2']

# 使用merge函数进行关联索引
merged_df = pd.merge(df_all, on=index_cols)

# 进行行列计算，例如计算每个索引组合下的平均值
result = merged_df.groupby(index_cols).agg({'Column1': 'mean', 'Column2': 'sum'})

# 打印计算结果
print(result)

在上述代码中，我们首先创建一个空的DataFrame `df_all`，然后循环遍历每个Excel文件，并使用`pd.read_excel()`函数读取数据，并将每个文件的数据添加到`df_all`中。

接下来，我们定义了要用于关联索引的列名`index_cols`，这些列将用于在表格合并时匹配行。

然后，我们使用`pd.merge()`函数将所有表格按照指定的`index_cols`进行关联索引，并将结果存储在`merged_df`中。

最后，我们使用`groupby()`函数按照`index_cols`进行分组，并使用`agg()`函数计算每个索引组合下的行列计算结果，例如平均值、总和等。

您可以根据实际需求修改关联索引的列名和行列计算的逻辑。