data = pd.read_excel(dataPath,encoding='utf-8') TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'

这个错误是因为 `read_excel()` 方法并不支持 `encoding` 参数。如果你想指定编码方式，可以使用 `pandas.read_excel()` 方法中的 `encoding` 参数。

例如，你可以这样修改代码：

data = pd.read_excel(dataPath, encoding='utf-8')

改为：

data = pd.read_excel(dataPath, engine='openpyxl', encoding='utf-8')

其中，`engine` 参数指定了使用 `openpyxl` 引擎解析 Excel 文件，`encoding` 参数指定了编码方式。

相关问题

data = pd.read_excel(dataPath, engine='openpyxl', encoding='utf-8') TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'

这个错误是因为 `read_excel()` 方法不支持 `encoding` 参数。如果你想指定编码，可以使用 `pandas` 库中的 `read_csv()` 方法，将 Excel 文件先转换成 CSV 文件，然后再读取 CSV 文件。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 将 Excel 文件转换成 CSV 文件
data = pd.read_excel(dataPath, engine='openpyxl')
data.to_csv('data.csv', index=False, encoding='utf-8')

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

你需要将 `dataPath` 替换为你的 Excel 文件的路径。这样，你就可以指定编码并成功读取 Excel 文件了。

dataPath = pd.read_csv('data.csv') df = pd.???(dataPath) df.head() #查看数据样式

在这个代码片段中，`dataPath`被赋值为一个 `pandas` 的 `DataFrame` 对象，而不是一个字符串。因此，在第二行中，你不需要再次使用 `pd` 模块中的函数来读取数据。

正确的方式是直接使用 `dataPath` 变量，像这样：

dataPath = pd.read_csv('data.csv')
df = dataPath.head()
print(df)

这将读取名为 `data.csv` 的 csv 文件，并将其转换为一个 `pandas` 的 `DataFrame` 对象。然后， `head()` 方法将返回 `DataFrame` 的前五行，并将其分配给 `df` 变量。最后， `print(df)` 命令将打印这个 `DataFrame` 的前五行。