使用pandas进行多个excel表格的读入，并且做行列计算例子

您可以使用pandas库中的read_excel函数来读取多个Excel表格，并且进行行列计算。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义要读取的Excel文件列表
excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 遍历每个Excel文件并读取数据
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    
    # 进行行列计算，例如计算每行的总和
    df['Row Sum'] = df.sum(axis=1)
    
    # 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])
    
# 打印整体数据框
print(df_all)

在上述代码中，我们首先创建了一个空的DataFrame `df_all`。然后，我们定义了要读取的Excel文件列表 `excel_files`，其中包含了要读取的多个Excel文件的文件名。

接下来，我们使用一个循环遍历每个Excel文件，并使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件中的数据，将结果存储在DataFrame `df`中。

在这个示例中，我们对每行进行了一个简单的计算，即计算每行的总和，并将结果存储在名为`'Row Sum'`的新列中。

最后，我们使用`pd.concat()`函数将每个Excel文件的数据框连接起来，并将结果存储在整体数据框`df_all`中。

您可以根据自己的实际需求修改行列计算的逻辑。