合并目录中所有xlsx文件的Python脚本报错，求解决方法

首先看你遇到的报错：

TypeError: can only concatenate list (not "str") to list

这个错误的根源是**os.listdir(cwd)返回的是一个文件名列表**，你试图把这个列表和字符串.xlsx拼接（f+".xlsx"），这在Python里是不允许的——列表只能和列表拼接，不能直接加字符串。

另外你的脚本还有几个其他小问题：

• 变量all_data没有提前初始化就直接调用append方法
• 混淆了append和concat的用法，逻辑有点混乱
• 保存为.xlsb格式需要额外依赖，原代码的写法也存在小瑕疵

下面是修正后的完整脚本，我标注了关键修改点：

import glob
import pandas as pd

# 目标文件目录
cwd = "C:/Users/alexl/Documents/ST/Results/"

# 直接用glob匹配目录下所有xlsx文件，这才是正确的批量匹配方式
all_data = []
for file_path in glob.glob(f"{cwd}*.xlsx"):
    # 读取单个Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 将读取到的DataFrame存入列表
    all_data.append(df)

# 一次性合并所有DataFrame，效率比循环append更高
merged_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)

# 保存合并后的文件，这里默认用更通用的xlsx格式
with pd.ExcelWriter("Merged.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
    merged_df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False)

# 如果确实需要保存为xlsb格式，先执行pip install pyxlsb安装依赖，再用下面这段代码：
# import pyxlsb
# with pd.ExcelWriter("Merged.xlsb", engine="pyxlsb") as writer:
#     merged_df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False)

关键修改说明： #

• 替换os.listdir为glob.glob(f"{cwd}*.xlsx")：直接匹配目标目录下所有.xlsx文件，返回完整文件路径，彻底避免列表与字符串拼接的错误
• 初始化all_data为列表：用于存储每个读取的DataFrame，之后用pd.concat一次性合并，比循环调用append效率更高
• 使用with语句管理ExcelWriter：自动处理文件的打开和关闭，代码更安全简洁
• 添加index=False：避免保存时把DataFrame的索引写入Excel，更符合常规需求
• 补充了xlsb格式的依赖说明：pandas默认不支持xlsb格式，需要额外安装pyxlsb库才能正常保存

这样修改后，脚本应该能正常运行，顺利合并目录下所有xlsx文件到单个文件中。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者 A. Lim