keywords = result.to_dict(encoding ='utf-8') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: DataFrame.to_dict() got an unexpected keyword argument 'encoding'

抱歉，我之前的回答有误。DataFrame的to_dict方法没有encoding参数。通常情况下，DataFrame中的数据都是以Unicode字符串的形式存储的，所以不需要指定编码格式。

如果你想将DataFrame转换成字典，并且需要指定编码格式为UTF-8，你可以使用以下代码：

keywords = result.to_dict()
keywords = {k: v.encode('utf-8').decode('utf-8') for k, v in keywords.items()}

这将会将DataFrame对象`result`转换为一个字典对象，并将其中的值转换为UTF-8编码的字符串。请确保DataFrame对象的列名和数据正确，并根据实际情况修改编码格式和其他参数。

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keywords = result(encodings = 'utf-8') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: 'DataFrame' object is not callable

抱歉，我之前的回答有误。根据你的代码，`result`是一个DataFrame对象，而不是一个函数。因此，你不能将其作为函数来调用。

如果你想将DataFrame对象转换为关键字参数，并且指定编码格式为UTF-8，你可以使用以下代码：

keywords = result.to_dict(encoding='utf-8')

这将会将DataFrame对象`result`转换为一个字典对象，并在转换过程中指定编码格式为UTF-8。请确保DataFrame对象的列名和数据正确，并根据实际情况修改编码格式和其他参数。

用jieba分词，并且将关键词文本文档用jieba.load_userdict设为jieba的自定义词典，根据关键词文本文档的关键词对文件夹中各文本进行对应关键词词频统计，并且生成excel，excel的行标题为关键词文档中的文件名，列标题为文件夹中各文档名称，python怎么写

可以使用以下代码实现：

import os
import jieba
import pandas as pd

# 加载自定义词典
jieba.load_userdict('keywords.txt')

# 获取文件夹中的所有文本文件
folder_path = 'path/to/folder'
file_list = os.listdir(folder_path)
file_list = [f for f in file_list if f.endswith('.txt')]

# 获取关键词文本文档中的关键词
with open('keywords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    keywords = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 统计各文本文件中的关键词词频
result = {}
for file_name in file_list:
    with open(os.path.join(folder_path, file_name), 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
        word_list = jieba.lcut(text)
        freq_dict = {}
        for word in word_list:
            if word in keywords:
                freq_dict[word] = freq_dict.get(word, 0) + 1
        result[file_name] = freq_dict

# 生成excel
df = pd.DataFrame(result)
df.fillna(0, inplace=True)
df.to_excel('result.xlsx')

其中，`keywords.txt` 是关键词文本文档，每行一个关键词；`folder_path` 是要统计的文本文件所在的文件夹路径；`result.xlsx` 是生成的excel文件名。