在处理从get_market_data_ex函数返回的ContextInfo对象中的数据时，我们可能会遇到这样的情况：该对象包含两个键，每个键对应一个DataFrame。在这种情况下，我们需要先合并这两个DataFrame，然后才能将合并后的数据保存到 Excel 中。
具体来说，我们可以使用pandas库中的concat函数来合并这两个DataFrame。concat函数可以按照指定的轴进行合并，默认情况下按行合并。在这个例子中，我们需要将两个DataFrame按行合并。
下面是一个示例代码，演示了如何合并两个DataFrame并保存到 Excel 中：
python
import pandas as pd
def merge_and_save_data(df1, df2, file_path):
# 合并两个 DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
# 保存到 Excel 中
merged_df.to_excel(file_path, index=False)
# 示例数据
df1 = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': ['a', 'b', 'c']
})
df2 = pd.DataFrame({
'C': [4, 5, 6],
'D': ['d', 'e', 'f']
})
# 调用函数进行合并和保存
merge_and_save_data(df1, df2, 'output.xlsx')
在这个示例中，我们定义了一个名为merge_and_save_data的函数，它接受两个DataFrame对象和一个文件路径作为参数。在函数内部，我们使用concat函数将两个DataFrame按行合并，并将合并后的结果保存到指定的 Excel 文件中。
然后，我们创建了两个示例的DataFrame对象df1和df2，并调用merge_and_save_data函数将它们合并并保存到名为output.xlsx的 Excel 文件中。
这样，我们就成功地将两个DataFrame合并并保存到了 Excel 中。需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的情况对数据进行预处理，以确保数据的准确性和完整性。