pd.read_csv on_bad

pd.read_csv函数是pandas库中的一个函数，用于读取csv文件并将其作为DataFrame返回。在这个函数中，可以设置参数on_bad_lines来控制对于错误行的处理方式。如果设置为'skip'，则会跳过错误的行。另外，还可以设置参数sep来指定分隔符。

示例中给出了三种不同的读取方式：文件路径读取、网页上的文件读取和文件对象读取。在文件路径读取和文件对象读取中，可以通过设置sep参数来指定分隔符；而在网页上的文件读取中，不需要设置sep参数，函数会自动根据文件内容进行分隔。

这里提供了一个更简洁的写法，可以直接使用on_bad_lines和low_memory参数来实现相同的效果：df = pd.read_csv(filepath, on_bad_lines='skip', low_memory=False)。

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pd.read_csv()中没有error_bad_lines

您好！感谢您的提问。在pandas库中，read_csv()函数确实没有名为"error_bad_lines"的参数。read_csv()函数用于从CSV文件中读取数据，并将其转换为DataFrame对象。它提供了许多其他的参数，用于处理不同的数据情况，例如指定分隔符、跳过行、处理缺失值等。如果您有任何关于read_csv()函数的具体问题或者需要帮助解决特定的数据读取问题，请随时告诉我，我会尽力提供帮助！

pd.read_csv

是一个 Python 库 Pandas 中的函数，用于读取 CSV 格式的文件并将其转换为 Pandas 数据帧。CSV 是一种常见的文本文件格式，它使用逗号分隔不同的值。该函数的语法如下：

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None, skiprows=None, na_values=None, skip_blank_lines=True, verbose=True, skipinitialspace=False, converters=None, keep_default_na=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, dayfirst=False, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal='.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, on_bad_lines=None, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

其中，`filepath_or_buffer` 是要读取的 CSV 文件的路径或 URL；`sep` 是值之间的分隔符，默认为逗号；`header` 指定行号，表示第几行是标题行；`index_col` 指定哪一列作为索引；`usecols` 指定要读取的哪些列；`dtype` 指定每列的数据类型；`skiprows` 指定要跳过的行数。