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

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：

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

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。

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：

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。