Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wy123\Desktop\Excel\11.py", line 12, in <module> df = df.append(pd.read_excel(file),ignore_index=True) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5989, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

这个错误是因为 `df` 变量已经成为了一个 DataFrame 对象，但是该对象没有名为 `append` 的属性或方法。这可能是因为你在之前的代码中已经将 `df` 赋值为一个 DataFrame 对象，但是在这里使用了 `append` 方法，这个方法应该是 DataFrame 对象的方法，而不是 `df` 对象的方法。

你需要检查一下之前的代码是否正确，并确保 `df` 变量是一个 DataFrame 对象。如果之前的代码中已经将 `df` 赋值为一个 DataFrame 对象，那么你可以尝试使用 DataFrame 的 `concat` 方法来将多个 DataFrame 对象合并为一个，例如：

dfs = []
for file in files:
    if file.endswith('.xlsx'):
        dfs.append(pd.read_excel(file))
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

这个代码将每个 Excel 文件读入一个 DataFrame 对象，并将这些对象存储在列表 `dfs` 中。然后使用 `pd.concat` 方法将所有 DataFrame 对象合并为一个，并将 `ignore_index` 参数设置为 `True`，以重新设置索引。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wy123\Desktop\Excel\excel_concat.py", line 4, in <module> for name in os.listdir(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx'): NotADirectoryError: [WinError 267] 目录名称无效。: 'C:\\Users\\wy123\\Desktop\\Excel\\s1.xlsx'

这个错误提示是因为你尝试访问一个文件名并将其作为目录来使用。`os.listdir()`函数需要传入一个目录路径而不是文件路径。你需要将文件路径更改为文件所在的目录路径才能解决这个问题。

如果你想要读取一个 Excel 文件中的所有工作表，可以使用 `pandas` 库来实现。以下是一个使用 `pandas` 库读取 Excel 文件并将所有工作表合并的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件的所有工作表
excel_file = pd.ExcelFile(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx')
dfs = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=None)

# 合并所有工作表
combined_df = pd.concat(dfs.values(), ignore_index=True)

# 将合并后的数据写入新的 Excel 文件
combined_df.to_excel('combined.xlsx', index=False)

你可以使用类似于这样的代码来读取 Excel 文件中的所有工作表并将它们合并。

D:\Python\python.exe C:\Users\wy123\Desktop\Excel\excel_concat.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wy123\Desktop\Excel\excel_concat.py", line 8, in <module> result =pd.concat(dfs) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\res

这个错误提示表明 `pd.concat()` 函数应该传入一个 `DataFrame` 对象列表而不是一个字典对象。你可以使用以下代码来读取 Excel 文件中的所有工作表并将它们合并：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件的所有工作表
excel_file = pd.ExcelFile(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx')
dfs = []
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
    dfs.append(df)

# 合并所有工作表
combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 将合并后的数据写入新的 Excel 文件
combined_df.to_excel('combined.xlsx', index=False)

这个代码会循环遍历 Excel 文件中的所有工作表，并将它们读取到一个 `DataFrame` 对象列表中。然后使用 `pd.concat()` 函数将所有 `DataFrame` 对象合并成一个。最后将合并后的数据写入一个新的 Excel 文件中。