Обработка excel в pandas

Есть папка с подобными файлами (это данные по университетам) скрин 1

нужно написать код который будет обрабатывать такие эксель файлы и складывать в единую таблицу.

файлы внутри неймига гос в 2013 могут еще делиться на автономные/бюджетные/казенные/или только что-то из этого набора, но такая детализация не нужна. Нужно общее число в разрезе формы обучения (например очная), то есть данные из подобных файлов суммируются.

в папке негосударственные есть файлы без учета формы обучения, их использовать не надо (это сумма 4 файлов с формами обучения)

внутри 2015 года уже нет разделения на казенные/автономные и тд, поэтому просто напрямую перенести в таблицу

внутри 2014 года нет разделения на регион, а просто общий свод внутри каждой формы обучения, поэтому столбик с регионом нужно оставить пустым.

Необходимые таблицы:

ПЕРВАЯ: "образовательные программы" со столбцами - год (2013,2014,2015), тип университета (гос/негос), форма обучения (очная, заочная, экстернат, очно-заочная), регион (например, краснодарский край), образовательная программа, далее столбцы с листов P2_1_1 (3,4,5,6,7,8,9), P2_1_2 (столбцы 5-21), Р2_1_2П (22-32), Р2_1_3(4-7), Р_2_1_4(5-20), Р2_1_4П(21-29), Р2_9 (5-16). Название образовательной программы - это столбец 1 на каждом листе, но нужно только магистратура (в столбце 2 указано "03")

ВТОРАЯ: "общая" со столбцами - год (2013,2014,2015), тип университета (гос/негос), форма обучения (очная, заочная, экстернат, очно-заочная), регион (например, краснодарский край),далее столбцы с листов Р2_4 (1, но значения только по магистратуре столбец 6), Р2_5(сначала прием по всем категориям, потом численность, потом выпуск), P2_8(стобцы3-6 с учетом разрезов в столбце 1, т.е. название столбца вида "имя строки в столбце 1.название столбца из 3-6), Р2_2 (только значения по магистратуре 10-12 с учетом разрезов в столбце 1), P2_10 (Только названия стран, без детализации "из них...." , столбцы 4-12. Названия столбцов должно иметь вид Грузия.принято всего, Грузия.принято за счет, Италия.принято всего и т.д.)