read_csv() got an unexpected keyword argument 'error_bad_lines'该怎么修改代码

当你遇到`read_csv()`函数提到的`error_bad_lines`关键字参数未预期的情况，通常是因为这个参数在当前使用的pandas版本中已经被弃用或更改了名称。如果你仍然想要控制是否跳过错误行，你可以尝试替换为新的参数名：

import pandas as pd

# 新版pandas中可能使用'deep'参数代替（从pandas version 0.24.0开始）
try:
    df = pd.read_csv('your_file.csv', error_bad_lines='warn')  # 或者 deep=True if you want to raise exception instead of warning
except ValueError:
    print(f"Skipped a row with incorrect format at line {df.index[-1]}")

这里，将`error_bad_lines=False`改为了`error_bad_lines='warn'`，这会让pandas在遇到错误行时发出警告。如果你想在遇到错误时立即停止并引发异常，可以设置为`deep=True`。

如果不确定pandas的最新用法，可以查阅pandas的官方文档或使用`pd.read_csv?`（Python shell中）来查看帮助信息。

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'

如果你在使用 Pandas 库的 `read_csv` 函数时遇到了 `TypeError: read_csv() got an unexpected keyword argument 'error_bad_lines'` 的错误，这通常是因为你使用的 Pandas 版本较低，不支持 `error_bad_lines` 参数。

在 Pandas 1.0.0 版本之前，`error_bad_lines` 参数并不受支持。如果你使用的是较早的 Pandas 版本，你可以尝试使用 `skiprows` 参数来跳过包含错误数据的行。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv', skiprows=[n for n in range(1, 4)])

在这个例子中，`skiprows` 参数指定了要跳过的行号。在这个例子中，我们跳过了第二行到第四行，以避免读取包含错误数据的行。

如果你想要使用 `error_bad_lines` 参数，你可以尝试升级你的 Pandas 版本，或者使用其他方法来处理包含错误数据的行。