TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'chunksize'
时间: 2023-07-31 12:09:06 浏览: 51
这个错误通常是因为你使用的 pandas 版本太低,不支持 `chunksize` 这个参数。这个参数在读取大型 Excel 文件时非常有用,可以将文件分成多个块进行处理,避免内存溢出的问题。建议升级 pandas 到最新版本,或者使用其他方法来读取 Excel 文件。你可以参考下面的代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile('data.xlsx')
# 循环读取每个 sheet
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
# 读取当前 sheet
sheet_data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
# 在这里对数据进行处理
# ...
```
相关问题
我的版本是1.3.2 TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'chunksize'
如果你的 pandas 版本已经是最新的,但是仍然出现了 `TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'chunksize'` 这个错误,那么可能是因为 `chunksize` 这个参数在你使用的 pandas 版本中已经被移除了。在 pandas 1.3.2 中,`read_excel` 函数已经不再支持 `chunksize` 参数。
如果你想要分块读取 Excel 文件,可以使用 `pandas.read_excel` 函数的 `iterator` 参数。这个参数默认为 False,表示一次性读取整个 Excel 文件。如果将其设置为 True,那么 `read_excel` 函数会返回一个迭代器,每次迭代返回一个 DataFrame,这个 DataFrame 包含整个 Excel 文件中的一部分数据。你可以使用一个 for 循环来遍历这个迭代器,逐个处理每个 DataFrame。
下面是一个示例代码,展示如何使用 `iterator` 参数读取 Excel 文件:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile('data.xlsx')
# 分块读取 Excel 文件,每次读取 1000 行数据
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
for chunk in pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name, iterator=True, chunksize=1000):
# 在这里对每个 chunk 进行处理
# ...
```
在上面的示例中,我们将 `iterator` 参数设置为 True,将 `chunksize` 参数设置为 1000,这样就可以每次读取 1000 行数据。然后我们使用两个嵌套的循环来遍历每个 sheet 和每个 chunk,逐个处理数据。
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。