1 df1=pd.read_csv('1yue11.csv',encoding='utf-8' ,errors='ignore') TypeError: read_csv() got an unexpected keyword argument 'errors'

在给DataFrame读取CSV文件时，`pd.read_csv()` 函数通常不会接受名为 `'errors'` 的关键字参数。这个错误表明你可能是在尝试将某个不属于`read_csv()`函数默认选项的参数传递进去。

在pandas库中，`errors`参数用于处理读取过程中遇到的编码错误，它通常出现在`open()`函数或者`TextFileReader`（内部使用的）上，而不是直接传给`read_csv()`。在`pd.read_csv()`中，可以设置编码（`encoding='utf-8'`）作为必需参数，但处理错误的方式一般通过指定`error_bad_lines`、`warn_bad_lines`等列属性来实现，例如：

df1 = pd.read_csv('1yue11.csv', encoding='utf-8', error_bad_lines=False)

这里`error_bad_lines=False`表示跳过含有坏行（即编码错误的行）的文件，而`warn_bad_lines=True`则会发出警告。

如果你想处理错误，建议查阅官方文档，了解正确的参数设置，如`dtype={'col_name': str}`来明确指定某些列的数据类型为字符串，以便更好地处理可能出现的字符编码问题。

相关问题

df1 = pd.read_csv(train, encoding='utf-8').fillna(0) df2 = pd.read_csv(test, encoding='utf-8').fillna(0)

这段代码使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取两个 CSV 文件，并使用 fillna 方法将其中的缺失值填充为 0。具体来说，df1 读取了名为 train 的 CSV 文件，df2 读取了名为 test 的 CSV 文件，两个 DataFrame 变量都是存储这些数据的数据表对象。其中，encoding 参数指定了文件编码格式为 utf-8。读取完毕后，这两个数据表对象可以用于数据处理和分析。

import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错：File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent

这个错误是缩进错误（IndentationError），意味着您的代码缩进不正确。在Python中，缩进对于代码的结构和执行非常重要。请确保您的代码块有正确的缩进。

在您提供的代码中，错误出现在第3行。请检查该行及其之前的行是否有额外的缩进或不正确的缩进。您可以使用四个空格或一个制表符来进行缩进，但不能混合使用。

以下是修正后的代码示例：

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv')
df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv')

# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False)

请确保代码的每一行都有正确的缩进，并且行与行之间没有额外的缩进或缺少缩进。如果仍然有问题，请检查其他部分的缩进。