升级Pandas到0.25.0后调用read_csv报max_rows参数错误如何解决

问题复现 #

你通过如下命令将 Pandas 升级到 0.25.0 版本：

pip install --upgrade pandas==0.25.0

升级后执行读取csv的代码：

df_complete=pd.read_csv('tmdb-movies.csv')

触发报错，原始报错信息为 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'max_rows'，中文翻译为：类型错误：__init__() 接收到了未预期的关键字参数 max_rows
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结论 #

不需要重新安装 Pandas，该报错为版本间参数规则变更导致的兼容问题，和Pandas包的安装完整性无关。

问题原因 #

Pandas 从0.25.0版本开始正式移除了此前作为废弃别名存在的max_rows读取参数，统一使用nrows作为限制读取行数的入参。你在代码中没有显式传入max_rows，大概率是当前Jupyter Notebook的全局配置、或者提前导入的第三方工具库隐式给read_csv方法注入了这个已废弃的参数。

最简解决方法 #

按使用优先级排序：

• 最低修改成本方案：直接在调用read_csv时显式传入nrows参数覆盖隐式配置即可，不影响原有读取逻辑：

  # nrows=None 为默认值，代表读取全部行
  df_complete=pd.read_csv('tmdb-movies.csv', nrows=None)
  

• 全局生效方案：打开Jupyter对应的IPython配置文件（默认路径为~/.ipython/profile_default/ipython_config.py），找到给pandas.read_csv设置默认入参的配置项，将其中的max_rows字段替换为nrows即可，后续所有read_csv调用无需额外修改。
• 第三方依赖兼容方案：如果是引入的第三方工具库隐式传入了废弃参数，可以在导入Pandas后添加一行兼容代码，自动过滤无效的max_rows参数：

  import pandas as pd
  # 兼容代码
  original_read_csv = pd.read_csv
  pd.read_csv = lambda *args, **kwargs: original_read_csv(*args, **{k:v for k,v in kwargs.items() if k != 'max_rows'})
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Seif Ahmed