TypeError: NDFrame.to_excel() got an unexpected keyword argument 'sheeet_name'

这个错误通常发生在尝试使用Pandas DataFrame的`to_excel()`方法时，你可能无意间输入了拼写错误的参数名。在Pandas中，`to_excel()`方法用于将DataFrame保存为Excel文件，它的参数包括`path_or_buf`（指定文件路径或已存在的文件对象）、`sheet_name`（指定要保存的工作表名称，默认为'0'，即第一个工作表）等。

`sheet_name`应该是小写的"sheet_name"，而不是"sheeet_name"，因为这是函数的官方文档中明确列出的参数名。所以，错误提示说它接收到一个未预期的键参数，意味着你提供的不是该方法所接受的参数之一。

解决这个问题的方法是检查你的调用，确保参数名拼写正确，像这样：

df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1')

或者

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

如果你确定已经用了正确的参数，也可能是第三方库引入了额外的参数，这时需要查看相关库的文档确认。

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TypeError: NDFrame.to_excel() got an unexpected keyword argument 'mode'

抱歉，`mode`参数是从pandas 1.2.0版本才开始支持的，在较早的版本中无法使用。如果你使用的是较早的pandas版本，可以使用`openpyxl`库来实现将数据追加到Excel表格的功能。代码如下：

# 导入openpyxl库
import openpyxl

# 将修改后的数据追加到Excel表格
with pd.ExcelWriter(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
    writer.book = openpyxl.load_workbook(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx')
    group.to_excel(writer, index=False, sheet_name='總表', header=False)

在这里，我们使用了`openpyxl`库来实现Excel表格的追加。首先使用`pd.ExcelWriter`函数创建一个写入器，指定`engine`参数为`openpyxl`，`mode`参数为`a`。然后使用`openpyxl.load_workbook`函数加载Excel文件，并将其赋值给写入器的`book`属性。最后使用`to_excel`方法将修改后的数据写入Excel表格，参数中的`header=False`表示不写入表头。

TypeError：NDFrame.to_csv() got an unexpected keyword argument 'sheet_name'怎么解决

TypeError: NDFrame.to_csv() got an unexpected keyword argument 'sheet_name' 这个错误通常发生在尝试使用pandas的DataFrame对象调用`to_csv()`方法时，但是该版本的pandas不支持`sheet_name`参数。`sheet_name`是在`openpyxl`中用于指定Excel Sheet名称的，但在`pandas`的CSV导出功能中并没有。

如果你想要在同一张Excel文件的不同Sheet中分别保存DataFrame，你应该分开操作，每个DataFrame单独保存一次。以下是解决这个问题的简单步骤：

1. 确保你在使用`to_csv()`时没有传递`sheet_name`参数，直接保存到一个CSV文件，如：

   selected_data.to_csv('output.csv', index=False)

2. 如果你想在Excel文件中分隔保存多个部分，考虑使用`pandas.ExcelWriter`，例如：

   writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')  # 使用openpyxl引擎
   selected_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)  # 设置Sheet名
   writer.save()

如果你有一个列表或字典，包含多个DataFrame，可以在循环中分别写入：

   dfs_to_save = [df1, df2, df3]  # 你的DataFrame列表
   for i, df in enumerate(dfs_to_save):
       df.to_excel(writer, sheet_name=f'Sheet{i+1}', index=False)
   writer.save()

记住，在实际操作前确认你的pandas版本是否支持所需的功能。如果版本过低，可能需要升级或寻找其他合适的方法。