出现下面错误：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 20, in <module> df.to_excel('new_file.xlsx', index=False) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2252, in to_excel formatter.write( File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 940, in write writer._write_cells( File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\io\excel\_openpyxl.py", line 485, in _write_cells for cell in cells: File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 883, in get_formatted_cells for cell in itertools.chain(self._format_header(), self._format_body()): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 611, in _format_header_mi raise NotImplementedError( NotImplementedError: Writing to Excel with MultiIndex columns and no index ('index'=False) is not yet implemented.

这个错误提示是因为你的 DataFrame 中的列是 MultiIndex，但是在 to_excel() 方法中指定了 index=False 参数，所以出现了不支持的情况。解决这个问题有两种方法：

1. 将 MultiIndex 转换为单级索引

如果你不需要保留 MultiIndex，可以使用 reset_index() 方法将 MultiIndex 转换为单级索引，然后再输出到 Excel 表格中。示例代码如下：

df = df.reset_index()
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

这里的 reset_index() 方法会将 DataFrame 的索引转换为一列普通的数据列，并返回一个新的 DataFrame。然后就可以将新的 DataFrame 输出到 Excel 表格中了。

2. 将 MultiIndex 写入 Excel 表格中

如果你需要保留 MultiIndex，可以将 index 参数设置为 True，这样就会将 MultiIndex 写入到 Excel 表格中。示例代码如下：

df.to_excel('new_file.xlsx', index=True)

这里的 index 参数默认为 True，可以不用指定。如果设置为 False，就会出现上面的错误提示。

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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。

出现以下错误：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 29, in <module> result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 385, in concat return op.get_result() File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 612, in get_result indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3731, in get_indexer raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

这个错误通常是由于拼接后的数据框中存在重复的行索引引起的。你可以尝试在拼接前将每个数据框的索引重置为唯一的整数索引，例如：

import pandas as pd
import openpyxl

# 指定要拼接的表格文件名列表
filenames = [
    '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',
    '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
    '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',
    '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]

# 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
    wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True)
    ws = wb.worksheets[0]
    df = []
    for row in ws.iter_rows(values_only=True):
        df.append(row)
    df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0])
    header = pd.DataFrame(df.iloc[:1])
    headers.append(header)
    df = df.iloc[1:]
    df.reset_index(drop=True, inplace=True)  # 重置索引为唯一的整数索引
    dataframes.append(df)

# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)

# 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前