使用Pandas apply合并多Excel文件异常：返回Series而非DataFrame

你的代码中apply(axis=1)会把每行返回的DataFrame转换成Series的元素，所以最终result_df是一个存储多个小DataFrame的Series，而非合并后的大DataFrame。要得到整合后的DataFrame，只需把这些小DataFrame拼接起来即可，以下是两种可行方案：

方案1：基于现有代码修改 #

在apply之后用pd.concat()拼接所有返回的DataFrame：

import pandas as pd

def process_row(row):
    liens = row['Liens']
    df_excel = pd.read_excel(liens)
    df_excel['Name'] = row['Name']
    return df_excel

# 先通过apply获取所有小DataFrame的Series，再转成列表后拼接
result_df = pd.concat(new_df.apply(process_row, axis=1).tolist(), ignore_index=True)

• tolist()把Series转换成存储DataFrame的列表
• ignore_index=True重置合并后DataFrame的索引，避免索引重复

方案2：更高效的列表推导式（推荐） #

相比apply，列表推导式的执行效率更高，直接遍历new_df的行收集DataFrame：

import pandas as pd

dfs = []
for _, row in new_df.iterrows():
    df_excel = pd.read_excel(row['Liens'])
    df_excel['Name'] = row['Name']
    dfs.append(df_excel)

result_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

额外注意事项 #

• 如果存在无法读取的文件，可以在读取时添加异常捕获，避免程序中断：

for _, row in new_df.iterrows():
    try:
        df_excel = pd.read_excel(row['Liens'])
        df_excel['Name'] = row['Name']
        dfs.append(df_excel)
    except Exception as e:
        print(f"读取文件 {row['Liens']} 失败: {str(e)}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HugoLny