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

时间: 2024-02-11 08:07:23 浏览: 31
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: ```python import os import pandas as pd from openpyxl import Workbook folder_path = r'D:/拆分后的工作簿' new_path = r'D:\拆分后的工作簿\新增資料夾\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。
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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: ```python 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: ```python 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。

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