Pandas合并Excel多工作表DataFrame导出JSON仅存最后数据问题

你的代码出现该问题是核心逻辑层级写错了：

• pd.concat的调用位置放在了单工作表遍历循环内部，且每次只传入当前单个工作表的DataFrame做拼接，完全没有实现跨工作表合并的作用
• JSON导出逻辑也放在了单工作表循环内，每遍历一个工作表就会覆盖一次同名JSON文件，循环结束后文件里自然只剩最后一个工作表的数据
• 没有为单个Excel文件设置临时存储区累积所有工作表的数据，自然没法生成单文件对应的全量合并DataFrame
• 最后一行pd.DataFrame(df.to_json())属于无效写法，to_json本身就可以直接写文件，不需要额外嵌套一层DataFrame。

import os
import pandas as pd

excluded_sheet = ['Sheet 2','Sheet 6']
for xls_path in file_paths:                                                         
    # 初始化列表，暂存当前Excel下所有目标工作表的数据
    df_collector = []
    data_file = pd.ExcelFile(xls_path)
    # 过滤掉需要排除的工作表
    target_sheets = [sheet for sheet in data_file.sheet_names if sheet not in excluded_sheet]
    
    for sheet_name in target_sheets:
        # 读取单个工作表
        single_sheet_df = pd.read_excel(xls_path, sheet_name=sheet_name, header=None)
        # 插入工作表名称列
        single_sheet_df.insert(loc=0, column='sheet name', value=sheet_name)
        # 将当前工作表数据加入收集列表
        df_collector.append(single_sheet_df)
    
    # 当前文件所有工作表读取完成后，一次性合并全量数据
    merged_df = pd.concat(df_collector, ignore_index=True)
    # 安全处理输出文件名，兼容不同操作系统路径格式
    base_file_name = os.path.splitext(os.path.basename(xls_path))[0]
    output_path = os.path.join(json_folder_path, f"{base_file_name}.json")
    # 导出为单个JSON文件，每个Excel仅写入一次，不会被覆盖
    merged_df.to_json(output_path, orient='records', indent=4)

• 明确拆分循环层级：外层循环对应单个Excel文件，内层循环仅负责读取单个工作表、收集数据，不执行任何写入操作
• 每个Excel文件单独维护一个收集列表，存储所有符合要求的工作表DataFrame，所有表读取完成后只执行一次concat做全量合并
• JSON写入操作移到内层工作表循环外部，每个Excel文件仅执行一次写入，彻底解决循环覆盖问题
• 替换了原代码中容易出错的手动路径切片逻辑，用os模块内置方法处理文件名和路径，避免跨平台运行报错
• 完全保留你需要的「将工作表名作为列写入数据」的需求，不需要使用sheet_name=None参数
• 去掉了原代码中无效的DataFrame嵌套写法，减少不必要的性能开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adbul