ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>

这个错误通常是因为你在保存工作簿时，传递的参数类型不正确导致的。你需要将工作簿保存到一个文件，而不是直接传递给函数。

以下是修改后的代码：

import os
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

folder_path = 'path/to/folder'
new_path = 'path/to/new/workbook.xlsx'

files = os.listdir(folder_path)
wb = Workbook()

for file in files:
    if file.endswith('.xlsx'):
        file_path = os.path.join(folder_path, file)
        sheet_name = os.path.splitext(file)[0]
        df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
        for sheet in df:
            df[sheet].to_excel(wb, sheet_name=sheet_name)

wb.save(filename=new_path) # 修改此处，将工作簿保存到文件中

希望这次能够解决你的问题。

相关问题

发生异常: ValueError Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'> File "C:\Users\31088\Desktop\py数据\爬虫\上海和北京的美食.py", line 80, in <module> info.to_excel(excel_writer = writer,sheet_name = "北京美食") ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>

这个错误提示表明，在使用 `pandas` 库的 `to_excel` 函数将数据写入 Excel 文件时，传递的 `excel_writer` 参数类型不正确，它需要是一个文件路径或文件对象，但你传递的是一个 `Workbook` 对象。

要解决这个问题，你可以将 `Workbook` 对象转换为文件对象，然后将其传递给 `excel_writer` 参数。以下是一个示例代码：

import openpyxl
import pandas as pd

# 创建一个 Workbook 对象
workbook = openpyxl.Workbook()

# 获取一个工作表对象
worksheet = workbook.active

# 写入数据
data = [
    ['Alice', 25, 'Female'],
    ['Bob', 30, 'Male'],
    ['Charlie', 35, 'Male']
]
for row in data:
    worksheet.append(row)

# 将 Workbook 对象转换为文件对象
file = open('example.xlsx', 'wb')
workbook.save(file)
file.close()

# 使用 pandas 将数据写入 Excel 文件
dataframe = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender'])
with pd.ExcelWriter('example.xlsx') as writer:
    dataframe.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

在上面的代码中，我们首先使用 `openpyxl` 库创建了一个 `Workbook` 对象，写入了一些数据，并将其保存到文件中。然后，我们使用 `pandas` 库的 `DataFrame` 类创建了一个数据帧对象，并使用 `ExcelWriter` 类创建了一个写入器对象。最后，我们使用 `to_excel` 函数将数据帧写入 Excel 文件中。在这个过程中，我们不需要再次创建 `Workbook` 对象，而是直接使用之前创建的文件。

如果你已经有一个 Excel 文件，并想将数据写入其中，也可以使用类似的方法。即先使用 `openpyxl` 库打开 Excel 文件，获取工作表对象，将数据写入工作表中，然后保存文件并关闭文件，最后使用 `pandas` 库将数据写入 Excel 文件中。

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错，请优化下

根据报错信息，我猜测可能是在 `pd.read_excel(wb)` 这一行代码中出现了问题。`pd.read_excel()` 方法中的参数应该是文件路径或文件对象，而不是工作簿对象。因此，你可以先将工作簿保存为文件，然后再使用 `pd.read_excel()` 方法读取文件中的内容。修改后的代码如下：

import os
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# 指定要合并的文件夹路径
folder_path = r"E:\aaaa\aaaa"
fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa']

# 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径
xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中
for xlsx_file in xlsx_files:

    # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用
    wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False)

    for sheet_name in wb.sheetnames:
        ws = wb[sheet_name]
        for row in ws.rows:
            for cell in row:
                cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip()

    # 将工作簿保存为临时文件
    temp_file = f"{os.path.splitext(xlsx_file)[0]}_temp.xlsx"
    wb.save(temp_file)

    # 读取临时文件中的数据
    df = pd.read_excel(temp_file)

    # 删除临时文件
    os.remove(temp_file)

    # 将读取到的数据追加到 merged_data 中
    merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

# 在 merged_data 中添加新的一列数据
merged_data['new_column'] = 'new_value'

# 创建一个新的工作簿
wb_new = load_workbook(write_only=True)
ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data')

# 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中
rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False)
for row in rows:
    ws_new.append(row)

# 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中
wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")

这样修改后，你应该就可以成功合并文件并保存为新的 xlsx 文件了。