在IT行业中，Excel是一种广泛使用的电子表格工具，用于数据分析、计算和存储信息。"读取目录_excel_"这个标题暗示我们要讨论的是如何通过编程方式在同一个目录下读取多个Excel文件中的数据。描述进一步强调了这一目标，即读取同一目录下的Excel文件数据。
在Python编程语言中，我们可以使用pandas库来实现这一功能。Pandas是处理结构化数据的强大工具，它提供了便捷的方法来读取和操作Excel文件。
我们需要导入pandas库：
```python
import pandas as pd
```
接下来，我们需要获取当前目录或指定目录下的所有Excel文件。这可以通过os模块来实现：
```python
import os
# 获取当前目录
directory = os.getcwd()
# 查找所有.xlsx文件
excel_files = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
```
现在我们有了一个包含所有Excel文件名的列表`excel_files`。接下来，我们可以遍历这个列表，逐个读取文件并将数据加载到DataFrame中：
```python
data_frames = []
for file in excel_files:
df = pd.read_excel(file)
data_frames.append(df)
```
这样，我们就将每个Excel文件的数据存储在一个名为`data_frames`的列表中，每个元素都是一个DataFrame对象。如果需要将这些数据整合到一个单一的DataFrame中，可以使用`concat`函数：
```python
all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)
```
`ignore_index=True`参数确保新的DataFrame的索引从0开始重新计数。
在这个过程中，可能会遇到一些问题，比如文件编码、工作表选择等。例如，如果Excel文件有多个工作表，可以指定sheet_name参数来选择读取哪个工作表，或者读取所有工作表：
```python
# 读取所有工作表
df = pd.read_excel(file, sheet_name=None)
# 或者读取特定工作表（例如，第一个工作表）
df = pd.read_excel(file, sheet_name=0)
```
在实际应用中，可能还需要进行数据清洗、转换和分析。例如，可以使用pandas提供的各种函数来处理缺失值、异常值，进行数据类型转换等。
至于"说明.docx"和"excel_.m"这两个文件，它们可能包含了具体的操作指南或示例代码。".docx"是Microsoft Word文档，可能提供了关于如何实现上述过程的详细步骤。而".m"文件通常与MATLAB脚本关联，可能是一个用MATLAB编写的类似功能的示例。
读取目录下的Excel文件并合并数据是数据科学项目中常见的任务，特别是在处理大量分散的数据时。通过合理使用Python和pandas，可以高效地完成这项工作。
