Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py", line 18, in <module> df.to_excel('new_table.xlsx', index=False, header=header) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'to_excel'

这个错误提示表明`df`对象为`None`，也就是在拼接后没有返回一个新的`DataFrame`对象。这可能是因为拼接的表格中有空值或者数据类型不一致等问题导致拼接失败。

你可以尝试打印每个读取的表格，看看是否存在异常情况。此外，可以尝试在读取表格时指定数据类型，例如：

df_temp = pd.read_excel(f'table{i}.xlsx', header=None, skiprows=1, dtype=str)

这里将数据类型指定为`str`，可以避免在拼接时出现数据类型不一致的问题。如果还出现问题，可以考虑使用`fillna`方法填充空值，或者使用`dropna`方法删除空值等异常数据，确保拼接后的表格中不含有空值或者其他异常情况。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py", line 28, in <module> result.columns = list(header.iloc[0])

这个错误可能是因为 `header.iloc[0]` 返回的 Series 对象中包含了重复的列名，导致 `list(header.iloc[0])` 转换为列表时出错。可以使用 `header.iloc[0].unique()` 来获取唯一的列名列表。例如：

result.columns = header.iloc[0].unique()

这样可以避免出现重复的列名导致的错误。

D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\Scripts\python.exe "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py" Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py", line 15, in <module> df = pd.merge([df1, result], on='所属管辖行') TypeError: merge() missing 1 required positional argument: 'right' 进程已结束,退出代码1

根据错误提示，merge() 函数缺少一个必需的参数 right，这是因为你在使用 merge() 函数时，将需要合并的数据以列表的形式传递给了 merge() 函数，而 merge() 函数要求你必须指定右侧数据集的名称。因此，你需要将需要合并的数据集分别传递给 merge() 函数，指定右侧数据集的名称。

例如，你可以将代码修改为：

import pandas as pd

# 读取第一个 Excel 表格的数据
df1 = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx')

# 定义一个空的 DataFrame，用于存储所有 Excel 表格的数据
result = pd.DataFrame()

# 循环读取其他 Excel 表格的数据，合并到 result 中
for file in ['附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx']:
    df = pd.read_excel(file)
    result = pd.concat([result, df], ignore_index=True)

# 将第一个 Excel 表格和合并后的所有数据合并
df = pd.merge(df1, result, on='所属管辖行')

# 输出到新的 Excel 表格中
df.to_excel('new_table.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们分别将 df1 和 result 传递给 merge() 函数，并指定右侧数据集的名称为“所属管辖行”。这样就可以避免上述错误的发生。