TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument '_sep'
时间: 2023-11-19 11:56:49 浏览: 82
这个错误提示是因为`read_excel()`函数中没有`_sep`这个参数。你可能需要检查一下你的代码,确保使用了正确的参数。
`read_excel()`函数是pandas库中的一个函数,用于读取Excel文件。它的常用参数如下:
- `io`:文件路径或类似文件的对象,如URL、文件缓冲区等。
- `sheet_name`:要读取的工作表名称或索引。默认为0,表示读取第一个工作表。
- `header`:指定作为列名的行,默认为0,表示第一行作为列名。
- `names`:指定列名列表,如果文件中没有列名,则需要提供此参数。
- `index_col`:指定作为行索引的列,默认为None。
- `usecols`:指定要读取的列,可以是列名或者列索引列表。
- `squeeze`:如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series对象,默认为True。
- `dtype`:指定列的数据类型,可以是字典形式。
- `engine`:指定要使用的解析引擎,可以是'xlrd'、'openpyxl'等。
如果你想要读取一个以制表符分隔的Excel文件,可以使用`sep='\t'`参数。例如:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_excel('file.xlsx', sep='\t')
```
相关问题
TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'sep'
这个错误是因为在调用 `read_excel()` 函数时,使用了不支持的参数 `sep`。`sep` 是用于指定分隔符的参数,但是在 `read_excel()` 函数中,并不支持这个参数。
如果你想指定分隔符来读取 Excel 文件,可以先将其转换为 CSV 文件,然后再使用 `read_csv()` 函数来读取。示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 将 Excel 文件转换为 CSV 文件
excel_file = 'example.xlsx'
csv_file = 'example.csv'
df = pd.read_excel(excel_file)
df.to_csv(csv_file, index=False)
# 使用 read_csv() 函数来读取 CSV 文件
df = pd.read_csv(csv_file, sep=',')
```
TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'iterator'
如果你的 pandas 版本比较旧,可能不支持 `iterator` 参数。这个参数是在 pandas 0.21.0 中引入的,如果你的 pandas 版本比这个旧,就会出现 `TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'iterator'` 的错误。
如果你的 pandas 版本太旧,建议升级到最新版。你可以使用以下命令升级 pandas:
```
pip install pandas --upgrade
```
如果你的系统权限不够,可以在命令前加上 `--user` 参数,这样就可以在用户目录下安装 pandas:
```
pip install pandas --upgrade --user
```
如果你无法升级 pandas,也可以考虑使用其他的 Excel 文件读取库,比如 `openpyxl`。这个库可以读取和写入 Excel 文件,并且支持分块读取。你可以使用以下代码安装 `openpyxl`:
```
pip install openpyxl
```
然后使用以下代码读取 Excel 文件:
```python
from openpyxl import load_workbook
# 读取 Excel 文件
workbook = load_workbook('data.xlsx')
# 循环读取每个 sheet
for sheet_name in workbook.sheetnames:
# 读取当前 sheet
sheet = workbook[sheet_name]
# 在这里对数据进行处理
# ...
```
在上面的代码中,我们使用 `openpyxl.load_workbook` 函数读取 Excel 文件,然后使用 `workbook.sheetnames` 属性获取所有的 sheet 名称。然后我们使用 `workbook[sheet_name]` 来读取每个 sheet 中的数据,最后在处理数据时,可以使用 `sheet.rows` 或 `sheet.columns` 属性来遍历表格中的每一行或每一列。