读取存贷款数据.xlsx内的每张Sheet表，每张表从第3行开始，不包括最后一行，新增一列数据，数据内容为对应Sheet表名，合并数据，保存到新文档

好的，我明白了。为了实现你的要求，我们需要使用Python中的pandas库，首先需要安装pandas库，你可以在终端或命令行中输入以下命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，我们可以使用以下代码来实现你的需求：

import pandas as pd

# 读取原始数据文件
data = pd.read_excel('存贷款数据.xlsx', sheet_name=None, header=2)

# 新建一个空的DataFrame用于保存处理后的数据
new_data = pd.DataFrame()

# 遍历每个Sheet表
for name, sheet in data.items():
    # 新增一列数据，数据内容为Sheet表名
    sheet['表名'] = name
    # 将Sheet表从第3行开始，不包括最后一行的数据合并到新的DataFrame中
    new_data = pd.concat([new_data, sheet.iloc[2:-1]])

# 保存处理后的数据到新文件
new_data.to_excel('处理后的数据.xlsx', index=False)

代码说明：

- 第1行导入pandas库
- 第4行使用read_excel函数读取Excel文件，sheet_name参数设置为None表示读取所有Sheet表，header参数设置为2表示从第3行开始读取数据
- 第7行新建一个空的DataFrame用于保存处理后的数据
- 第10-14行使用for循环遍历每个Sheet表，其中name为Sheet表名，sheet为对应的DataFrame数据
- 第11行新增一列数据，数据内容为Sheet表名
- 第12行将Sheet表从第3行开始，不包括最后一行的数据合并到新的DataFrame中
- 第16行使用to_excel函数将处理后的数据保存到新文件，index参数设置为False表示不保存行索引

你可以将以上代码保存到一个Python文件中，比如说`process_data.py`，然后在命令行中运行以下命令即可执行代码：

python process_data.py

代码执行完成后，处理后的数据会保存在名为`处理后的数据.xlsx`的Excel文件中。