Python使用Pandas批量合并Excel时os.listdir报参数类型错误如何解决

• 核心错误来自第5行的变量赋值逻辑错误：pd.read_excel()的返回值是表格对象DataFrame，你把这个对象赋值给data_location后，传给要求输入路径字符串的os.listdir()，自然触发类型不匹配报错，和报错提示的not DataFrame描述完全对应。
• 次要隐藏问题：路径拼接直接用+容易出现分隔符缺失错误，推荐用os.path.join()做路径拼接，兼容性更好。

根据你的使用场景选择对应修正代码即可：

场景1：所有待处理Excel文件存放在同一个文件夹下 #

直接把data_location改为你存放Excel的文件夹路径即可：

import os
import pandas as pd

# 此处替换为你存放所有待处理Excel的文件夹路径
data_location = r"C:\Users\barış\Desktop\待处理Excel文件夹"
desired_headings = ["Valuable Information"]
df_total = pd.DataFrame(columns=desired_headings)

for file in os.listdir(data_location):
    # 过滤只读取xlsx格式文件，避免读取到系统隐藏文件报错
    if file.endswith(".xlsx"):
        full_path = os.path.join(data_location, file)
        df_file = pd.read_excel(full_path)
        selected_columns = df_file.loc[:, desired_headings]
        df_total = pd.concat([selected_columns, df_total], ignore_index=True)

# 导出时取消默认的索引列
df_total.to_excel("ValuableInformation.xlsx", index=False)

场景2：y2.xlsx中存储的是所有待处理Excel的路径列表 #

如果你的y2.xlsx第一列存的是各个待处理Excel的完整路径，用以下修正代码：

import os
import pandas as pd

# 读取路径存储表，假设路径保存在第一列
path_list = pd.read_excel(r"C:\Users\barış\Desktop\y2.xlsx").iloc[:,0].tolist()
desired_headings = ["Valuable Information"]
df_total = pd.DataFrame(columns=desired_headings)

for file_path in path_list:
    if os.path.exists(file_path) and file_path.endswith(".xlsx"):
        df_file = pd.read_excel(file_path)
        selected_columns = df_file.loc[:, desired_headings]
        df_total = pd.concat([selected_columns, df_total], ignore_index=True)

df_total.to_excel("ValuableInformation.xlsx", index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者highbel