df=pd.DataFrame(csv_file1, encoding="UTF8") TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'encoding'

这个错误提示是在使用 Pandas 中读取 CSV 文件时出现的。在 Pandas 1.0.0 版本之后，参数 `encoding` 被废弃了，需要使用 `encoding` 参数来代替。

你可以尝试使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(csv_file1, encoding="UTF8")

这样就可以成功读取 CSV 文件了。如果还有其他问题，请随时提出。

相关问题

df = pd.DataFrame('汇总.xlsx',usecols=["A:X"],skiprow=14,rows=51) TypeError: DataFrame.__init__() got an unexpected keyword argument 'usecols'

这个错误是因为`pd.DataFrame()`函数并没有`usecols`这个参数，你可以使用`pd.read_excel()`来读取Excel文件，并使用`usecols`参数来指定要读取的列。修改你的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('汇总.xlsx', usecols="A:X", skiprows=range(14), nrows=51)

这样就可以读取Excel文件中的前51行，从第15行开始读取，只保留A到X列的数据。

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。