使用pandas读取csv文件时unexpected keyword argument 'stop_wrds'

这个错误提示意味着在使用pandas读取csv文件时，输入了一个不被支持的关键字参数'stop_wrds'。可能是因为该参数被错误地输入到了pandas.read_csv()函数中，但实际上该参数并不在该函数的参数列表中。

建议检查代码中是否正确输入了参数名称，或者尝试使用其他可用的参数来完成所需的功能。如果仍然存在问题，可以查看pandas文档或寻求其他开发者的帮助。

相关问题

如何使用pandas读取csv文件

使用pandas读取csv文件的方法如下：
1.首先需要导入pandas库：import pandas as pd
2.使用read_csv()函数读取csv文件：dataFrame=pd.read_csv('文件路径',encoding='编码方式')
3.其中，文件路径需要根据实际情况进行修改，编码方式一般为'utf-8'或'gbk'等常见编码方式。
4.读取后的数据可以存储在一个DataFrame对象中，可以通过对该对象进行操作来进行数据分析和处理。

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pandas读取csv文件时parseterror

当使用pandas读取CSV文件时，可能会遇到"ParseError"错误。这个错误通常是由于CSV文件格式的错误或问题导致的。

CSV文件是以逗号分隔的值文件，它是一种非常常见的数据存储格式。当pandas尝试读取CSV文件时，它会假设文件中的每一行都以相同的标记（例如逗号）分隔值，并尝试将其解析为数据帧。

如果遇到"ParseError"错误，可以尝试以下解决方法：

1.检查CSV文件的格式：检查CSV文件的每一行是否以相同的标记（例如逗号）分隔值。确保CSV文件没有任何格式错误或缺失标记。

2.指定分隔符：如果CSV文件使用的是与逗号不同的分隔符，可以使用"sep"参数指定分隔符。例如，如果分隔符是制表符，可以使用"sep='\t'"。

3.跳过错误行：使用"error_bad_lines=False"参数可以忽略包含错误的行，继续读取其他正确的行。

4.指定编码：如果CSV文件包含非ASCII字符，可以使用"encoding"参数指定正确的编码格式。常用的编码格式包括"utf-8"和"latin1"。

5.检查文件路径：确保提供的CSV文件路径是正确的，并且可以被正确访问和读取。

希望以上解决方法能帮助你解决"ParseError"错误，并成功读取CSV文件。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查CSV文件的内容和格式，或者考虑其他数据读取方式。