TypeError: read_csv() got an unexpected keyword argument 'sep'

这个错误是因为read_csv()函数不支持'sep'参数。正确的参数应该是'delimiter'。下面是一个演示如何使用正确的参数来读取txt文件并指定分隔符的例子：

import pandas as pd

fpath = './datas/crazyant/access_pvuv.txt'
pvuv = pd.read_csv(fpath, delimiter='\t', header=None, names=['pdate', 'pv', 'pu'])

print(pvuv)

这段代码将会读取名为'access_pvuv.txt'的文件，使用制表符作为分隔符，并将列名设置为'pdate'、'pv'和'pu'。请确保文件路径和列名的正确性。

相关问题

typeerror: read_csv() got an unexpected keyword argument 'error_bad_lines

TypeError: read_csv() got an unexpected keyword argument 'error_bad_lines' 是一个错误提示，表明read_csv() 函数中出现了一个意外的关键字参数 'error_bad_lines'。

这个错误通常是因为pandas版本较低，不支持 'error_bad_lines' 关键字参数而导致的。 'error_bad_lines' 是用于指定当读取csv文件时，是否忽略错误行的参数。该参数在较新的pandas版本中才被添加进来。

要解决这个问题，可以考虑以下两种方法：

1. 升级pandas版本：在命令行中使用以下命令来升级pandas：'pip install --upgrade pandas'。通过升级pandas到最新版本，就可以使用 'error_bad_lines' 参数来解决这个问题。

2. 采用其他方法处理错误行：如果无法升级pandas版本，可以通过其他方式处理错误行。比如，可以指定参数 'on_bad_lines' 为 'skip'，这样就会在遇到错误行时跳过并继续读取文件。示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', on_bad_lines='skip')

这样，当遇到错误行时，就会跳过该行并继续读取其他数据。

无论采用哪种方法，都可以解决 'TypeError: read_csv() got an unexpected keyword argument 'error_bad_lines'' 这个错误。

TypeError: to_csv() got an unexpected keyword argument 'encodings'

TypeError: to_csv() got an unexpected keyword argument 'encodings' 是由于pandas的to_csv()函数不支持encodings参数导致的。to_csv()函数用于将DataFrame对象保存为CSV文件，但它不接受encodings参数来指定编码格式。

以下是一个示例，演示如何使用to_csv()函数保存DataFrame为CSV文件：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 22],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

这将创建一个名为data.csv的CSV文件，其中包含DataFrame的数据。请注意，我们在to_csv()函数中没有使用encodings参数。