在Python中，我们可以使用pandas库来轻松地合并Excel表。首先，确保已经安装了pandas和openpyxl库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

步骤一：导入所需库

import pandas as pd

步骤二：读取Excel文件

# 读取Excel文件，这里以合并两个名为'data1.xlsx'和'data2.xlsx'的Excel文件为例
file1 = 'data1.xlsx'
file2 = 'data2.xlsx'
# 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件
df1 = pd.read_excel(file1)
df2 = pd.read_excel(file2)

步骤三：数据清洗和整理
在进行数据合并之前，可能需要先进行一些数据清洗和整理工作，如删除重复行、处理缺失值等。这一步可以根据实际需求进行调整。
步骤四：合并数据
在数据清洗和整理完成后，我们可以使用pandas的concat函数将两个数据框合并为一个。这里有两种常见的方式：按行合并（axis=0）和按列合并（axis=1）。

1. 按行合并（axis=0）
   按行合并是将两个数据框水平堆叠在一起，类似于将两个Excel表格上下放置并拼接。如果两个数据框的列不完全相同，pandas会选择保留所有的列。

   # 按行合并，即将df1和df2水平堆叠在一起
   result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

2. 按列合并（axis=1）
   按列合并是将两个数据框垂直堆叠在一起，类似于将两个Excel表格左右放置并拼接。如果两个数据框的列不完全相同，pandas会选择保留所有的行。

   # 按列合并，即将df1和df2垂直堆叠在一起
   result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

   步骤五：保存结果
   最后，我们可以将合并后的数据框保存为新的Excel文件。
   ```python

   将结果保存为新的Excel文件，这里以保存为’merged_data.xlsx’为例

   result.to_excel(‘merged_data.xlsx’, index=False) # index=False表示不保存行索引，可根据实际需求调整
   ```注意事项：在合并Excel表时，请确保两个表格的列是兼容的，否则可能会导致错误或不准确的结果。如果需要按照特定列进行匹配和合并，可以使用pandas的merge函数。