TypeError: download() got an unexpected keyword argument 'statements'

TypeError: download() got an unexpected keyword argument 'statements' 这个错误提示意味着你在调用`yfinance.download()`函数时传递了一个不在预期参数列表中的关键字参数。`statements`参数可能是从某个版本起新添加的，而你使用的`yfinance`库版本可能还不支持这个参数。

`yfinance.download()`通常接收以下几个常见的参数：
- `tickers`: 股票代码或列表
- `period`: 时间范围，如'1d', '1mo', 'max'
- `interval`: 数据频率，如'daily', '1wk', '1mo'
- `start`: 开始日期
- `end`: 结束日期
- `group_by`: 数据组织方式，如'daily' 或 'monthly'
- `auto_adjust` (默认为True): 是否自动调整价格

如果你需要下载特定的财务报表（如利润表、资产负债表等），可能需要查阅文档或更新到支持`statements`参数的最新版本。

要解决这个问题，你可以移除`statements`参数，或者确认你所使用的`yfinance`库是否兼容该功能。如果确实需要这个功能，升级到支持这个参数的版本即可。

相关问题

TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' 打开tensorboard文件时出错TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group'

这个错误通常是由于不兼容的TensorBoard版本引起的。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 确保您已经安装了最新版本的TensorBoard。在命令行中运行以下命令来升级TensorBoard：

pip install --upgrade tensorboard

2. 如果您使用的是conda环境，请确认您的conda环境是否正确配置并且没有冲突。可以尝试重新创建一个干净的conda环境，并在其中安装TensorBoard。

3. 如果上述方法都无效，您可以尝试使用不同版本的TensorBoard。在命令行中运行以下命令来安装特定版本的TensorBoard：

pip install tensorboard==<version>

其中，`<version>`是您想要安装的TensorBoard版本号。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和错误堆栈信息的细节，以便我们更好地帮助您解决问题。

TypeError: got an unexpected keyword argument 'average'

这个错误通常是因为你使用的函数或方法不支持average参数，或者你的参数拼写错误。你可以检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者参数错误。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。

以下是一个例子，演示了这个错误的产生和解决方法：

<<引用>>：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2], average='weighted'))

运行上述代码会报错：TypeError: average() got an unexpected keyword argument 'average'

<<引用>>：
解决方法是检查一下你使用的库版本是否支持average参数，如果不支持，可以升级到最新版本。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]))

输出结果为：3.1