pandas2.0.0 TypeError: read_csv() got an unexpected keyword argument 'error_bad_lines'

在 Pandas 2.0.0 版本中，`read_csv()` 方法已经移除了 `error_bad_lines` 参数。这个参数在早期版本中用于控制是否忽略包含错误行的 CSV 文件。在新版本中，Pandas 会自动尝试纠正这些错误行，而不是简单地忽略它们。

如果你需要在 Pandas 2.0.0 中读取包含错误行的 CSV 文件，可以使用 `error_bad_lines=False` 参数来临时禁用错误行处理功能，然后手动处理错误行，或者升级 CSV 文件以纠正错误行。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('myfile.csv', error_bad_lines=False)

# 处理错误行
error_lines = []
for i, line in enumerate(open('myfile.csv')):
    if not line.strip():
        error_lines.append(i)

# 删除错误行
df = df.drop(error_lines)

注意，这种做法仅适用于读取小型的 CSV 文件。如果你的文件非常大，可能需要考虑使用其他工具来处理错误行。

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

这个错误是因为您使用的pandas版本过低，不支持"error_bad_lines"这个参数。您可以尝试升级pandas版本或者使用另一种方式来处理坏行数据。如果您的pandas版本已经很高，那可能是因为您使用的是旧版的read_csv语法。您可以查看一下pandas文档，了解如何正确使用read_csv函数。