pandas使用map函数读取Excel指定工作表传参报错如何解决

原有批量合并input目录下Excel文件的代码如下，此前单工作表结构下运行正常：

import pandas as pd
import os
path=os.chdir("input")
files = os.listdir(path) 
df=pd.concat(map(pd.read_excel, files))

调整为多工作表结构后，需要指定读取名为RawData的工作表，尝试直接给pd.read_excel传参时报错：

TypeError: read_excel() missing 1 required positional argument: 'io'

需要确认是否可以保留map写法传入固定关键字参数，还是必须改写为循环结构。

报错原因 #

你写的pd.read_excel(sheet_name='RawData')会被立刻执行，此时没有传入必填的文件路径参数io，因此直接触发参数缺失错误。map的第一个参数需要传入可调用的函数对象，而不是函数执行完成后的返回值。

解决方案 #

不需要改写为显式for循环，两种写法都可以保留map的简洁形式：

1. 推荐：用functools.partial固定参数
   这是最简洁、可读性最好的写法，通过partial预绑定固定关键字参数，生成新的可调用对象传入map即可：

   from functools import partial
   import pandas as pd
   import os
   
   os.chdir("input")
   files = os.listdir()
   # 预绑定sheet_name参数
   read_raw_sheet = partial(pd.read_excel, sheet_name="RawData")
   df = pd.concat(map(read_raw_sheet, files))
   

   注：原代码中path = os.chdir("input")的赋值没有实际作用，os.chdir修改工作目录后返回值为None，os.listdir(None)默认就是读取当前工作目录内容，直接写os.listdir()即可。

2. 无额外导入：用lambda匿名函数包装
   如果不想额外导入模块，直接用lambda包装一层传参逻辑也可以实现相同效果：

   import pandas as pd
   import os
   
   os.chdir("input")
   files = os.listdir()
   df = pd.concat(map(lambda file: pd.read_excel(file, sheet_name="RawData"), files))
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ian Irvine