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=',')

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TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument '_sep'

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：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('file.xlsx', sep='\t')

TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument encoding

这个错误通常发生在尝试使用pandas库中的`read_excel()`函数读取Excel文件时，出现了一个名为"encoding"的未预期关键字参数。`read_excel()`函数本身并不接受"encoding"作为参数。可能是你在调用这个函数时，不小心添加了encoding参数，这在pandas 1.0.0版本之后已经被弃用了，应该直接指定文件的编码，例如：

data = pd.read_excel('file.xlsx', encoding='utf-8')  # 如果你的文件编码是UTF-8

如果不确定文件编码，可以使用`openpyxl`库的`load_workbook()`函数先检查，并传递给`read_excel()`，如：

wb = openpyxl.load_workbook('file.xlsx')
sheet = wb.active
data = pd.read_excel(io=sheet, sheet_name=None)

如果你确实想设置默认的全局编码，可以在调用前设置`pd.options.display.encoding`。但是，正确的做法应该是根据具体情况指定每个操作的编码。