pd.read_json(data, error='ignore')报错，请求接口异常：read_json() got an unexpected keyword argument 'error'

看起来你在尝试使用pandas的`pd.read_json()`函数时遇到了错误，提示说它找不到名为`error`的意外关键字参数。这说明`error='ignore'`并不是pandas版本中默认支持的参数。

在pandas的`read_json`函数中，用于处理错误的是`dtype`（数据类型）、`lines`（按行读取文本文件作为行列表，而不是单个JSON对象）以及`convert_dates`等参数，而不是直接指定`error`处理方式。

如果你想要在遇到解码错误时跳过而不是忽略，你可以使用`try-except`块来捕获异常并决定如何处理。例如：

import pandas as pd

data = ... # 你的数据源
try:
    df = pd.read_json(data)
except json.JSONDecodeError:
    print("Failed to parse JSON, skipping.")
else:
    # df now contains the parsed JSON data

在这里，如果JSON解析失败，程序会打印一条消息，不会引发整个脚本终止。

相关问题

pd.read_json(data)报错，Trailing data

当你使用pandas库的`pd.read_json()`函数读取JSON数据时，遇到"Trailing data"错误通常意味着JSON字符串的结尾部分包含了非JSON格式的数据，这超出了预期的内容范围。pandas无法解析这部分额外的信息，因此抛出这个错误。

解决这个问题，你需要检查以下几个步骤：

1. **验证输入**：确保提供的JSON字符串是完整的、有效的JSON，并且没有多余的字符或者未闭合的对象数组。

2. **清理输入**：如果数据是从文件或者网络请求获取的，可能是文件内容格式不正确。尝试手动查看或截断文件，只保留明显的JSON结构。

3. **处理异常**：在读取时可以设置`error='ignore'`选项，让pandas忽略错误继续处理其他部分。但这并不总是最佳实践，因为可能会隐藏真正的数据问题。

try:
    df = pd.read_json(data, error='ignore')
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON decode error: {e}")