diff --git a/merge_transactions.py b/merge_transactions.py
new file mode 100644
index 0000000..b1325ec
--- /dev/null
+++ b/merge_transactions.py
@@ -0,0 +1,63 @@
+import os
+import pandas as pd
+from pathlib import Path
+import sys
+
+def merge_transaction_data():
+    # 获取用户输入的路径
+    input_path_str = input("请输入包含 Excel 文件的文件夹路径: ").strip()
+    input_dir = Path(input_path_str)
+
+    # 检查路径是否有效
+    if not input_dir.is_dir():
+        print(f"错误：提供的路径 '{input_path_str}' 不是一个有效的目录。")
+        return
+
+    all_data = []
+    target_sheet = "交易流水"
+    
+    # 获取目录下所有的 excel 文件 (支持 .xlsx 和 .xls)
+    files = list(input_dir.glob("*.xlsx")) + list(input_dir.glob("*.xls"))
+    
+    if not files:
+        print("在该目录下未找到任何 Excel 文件。")
+        return
+
+    for file_path in files:
+        try:
+            # 读取指定的 sheet
+            # 使用 pandas 的 read_excel，如果 sheet 不存在会抛出 ValueError
+            df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=target_sheet)
+            
+            if df.empty:
+                print(f"跳过 {file_path.name}：工作表 '{target_sheet}' 为空。")
+                continue
+                
+            all_data.append(df)
+            print(f"成功读取: {file_path.name}")
+        except ValueError:
+            # 如果找不到指定的 sheet 名称，则跳过该文件
+            print(f"跳过 {file_path.name}：未找到名为 '{target_sheet}' 的工作表。")
+        except Exception as e:
+            print(f"处理文件 {file_path.name} 时发生错误: {e}")
+
+    if all_data:
+        # 合并所有 DataFrame
+        merged_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
+        
+        # 定义输出路径
+        output_file = input_dir / "txn_summary.xlsx"
+        
+        # 保存结果
+        # 使用 openpyxl 作为引擎以确保兼容性
+        merged_df.to_excel(output_file, index=False, engine='openpyxl')
+        print("-" * 30)
+        print(f"合并成功！")
+        print(f"总计处理文件数: {len(all_data)}")
+        print(f"结果已保存至: {output_file}")
+    else:
+        print("未找到包含 '" + target_sheet + "' 工作表的有效数据，未生成输出文件。")
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 确保安装了必要的库：pip install pandas openpyxl
+    merge_transaction_data()