read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'还是报错

如果 `read_excel()` 方法不支持 `encoding` 参数，可以尝试使用 `openpyxl` 库来读取 Excel 文件，该库支持指定编码格式。具体操作如下：

首先，需要安装 `openpyxl` 库：

pip install openpyxl

然后，使用以下代码读取 Excel 文件：

import openpyxl

wb = openpyxl.load_workbook('D:/SHUJUWAJUE/data/reviews.xlsx')
ws = wb.active
data = []

for row in ws.iter_rows(values_only=True):
    data.append(row)

df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
df = df.set_index('nickname')

这样就可以读取 Excel 文件并转换为 Pandas 的 DataFrame 对象了。注意，`iter_rows()` 方法的 `values_only` 参数需要设置为 `True`，以避免读取 Excel 内部格式而不是实际数据。

相关问题

ead_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'报错

这个错误提示是因为在使用 `read_excel()` 函数时，使用了不支持的参数 `encoding`。这个参数适用于 `read_csv()` 函数，但不适用于 `read_excel()` 函数。

如果需要读取 Excel 文件并指定编码，可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx', encoding='utf-8')

其中，`file.xlsx` 是要读取的文件名，`utf-8` 是指定的编码格式。根据实际情况，可以替换成其他编码格式。

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。