请你将上述代码合并成一个完整的脚本

为了将这两个任务合并成一个脚本，我们可以创建一个批处理脚本（.bat）来处理CSV文件合并，然后在同一个脚本中添加Python代码来处理Excel文件。假设我们已经知道CSV和Excel文件的名称以及它们所在的目录。

**合并CSV文件的批处理部分（.bat脚本）**[^1]:

@echo off
setlocal enabledelayedexpansion
set FILENAME=your_csv_file.csv
copy %FILENAME% new.csv
pause

这段代码将在当前目录下查找名为`your_csv_file.csv`的文件，将其内容复制到新的`new.csv`文件中，完成后暂停等待用户输入。

**处理Excel文件的Python部分**[^2]:

import os
from openpyxl import load_workbook

# 指定Excel文件目录
EXCEL_DIR = "path_to_excel_files"
# 新的Excel文件名
OUTPUT_FILE = "merged_data.xlsx"

# 获取目录下所有.xlsx或.xls文件
excel_files = [f for f in os.listdir(EXCEL_DIR) if f.endswith(('.xls', '.xlsx'))]

for excel_file in excel_files:
    book = load_workbook(os.path.join(EXCEL_DIR, excel_file))
    writer = pd.ExcelWriter(OUTPUT_FILE, engine='openpyxl')  # 假设你正在使用pandas库

    for sheet_name in book.sheetnames:
        df = pd.read_excel(book, sheet_name)
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

writer.save()

这部分Python代码会在`EXCEL_DIR`指定的目录中搜索`.xls`和`.xlsx`文件，将每个文件的工作表数据写入到`OUTPUT_FILE`中。

**完整脚本示例**：

@echo off
setlocal enabledelayedexpansion
set CSV_FILENAME=your_csv_file.csv
copy %CSV_FILENAME% new.csv
python -m pip install pandas openpyxl  # 如果尚未安装，这里安装所需的Python库
python process_excel.py %EXCEL_DIR% %OUTPUT_FILE%
pause

其中，`process_excel.py`是包含Python代码的脚本文件名，`%EXCEL_DIR%`和`%OUTPUT_FILE%`是传递给Python脚本的参数。