使用pd.read_pickle读取.xlsx文件报错，寻求解决方法

嘿，这个问题我之前也踩过坑！你现在遇到的错误根源很简单——用错了文件读取方法。

为什么会报错？ #

pd.read_pickle()这个函数是专门用来读取pickle序列化格式的文件（通常后缀是.pkl，或者没有后缀的pickle文件），但你传入的路径是一个.xlsx格式的Excel表格。Python会尝试把Excel文件当成pickle数据去反序列化，这完全不匹配，所以才会抛出那个关于persistent_load function的错误。

快速解决办法 #

直接把读取方法换成pandas专门处理Excel文件的pd.read_excel()就行，修正后的代码如下：

import pandas as pd
import pickle
import numpy as np
import nltk
from nltk import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [18.0, 8.0]
import re
import string

# 替换成read_excel读取Excel文件
leyes = pd.read_excel('C:\\Users\\diese\\OneDrive\\Documentos\\GitHub\\MCPP_diego_ramirez\\Proyectof\\leyes.xlsx')

额外提示 #

如果你的Excel文件里有多个工作表，还可以通过sheet_name参数指定要读取的表：

# 读取第一个工作表（索引从0开始）
leyes = pd.read_excel('你的文件路径', sheet_name=0)
# 或者直接指定工作表名称
leyes = pd.read_excel('你的文件路径', sheet_name='Sheet1')

要是你之前确实是把DataFrame保存成了pickle文件，但不小心把后缀改成了.xlsx，那记得把文件改回.pkl后缀，再用pd.read_pickle()读取就可以了。不过从你的代码场景来看，应该就是想直接读取Excel文件，用上面的方法就能解决问题啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sebastián Ramírez