Pandas read_pickle因缺失旧模块报错的兼容读取方法咨询

• 自研小型仿真环境的结果存储、分析流程之前一直运行稳定：仿真跑完后，评估结果会以Pandas数据帧形式保存为pickle文件；后续在Jupyter Notebook开展分析时，直接通过df = pd.read_pickle(path)加载数据完成可视化，同时会通过df.attr将元数据标注为数据帧的自定义属性，这类属性此前都能被正常加载。
• 仿真工具迭代后对应的Python包完成更名，现在读取历史旧结果文件时会直接抛出ModuleNotFoundError，提示找不到更名前的旧版本包simulator_old。
• 当前排查陷入停滞：新生成的结果文件用pd.read_pickle()读取完全正常，但旧文件一加载就直接崩溃，没法进一步定位到底是哪个条目触发的错误；初步推测是之前不小心把旧包的某个对象写入了数据帧的属性中，但因为加载流程直接中断，也没法验证这个猜测。

• 实现新旧版本结果文件的兼容读取，不需要额外安装旧版本的simulator_old包
• 调整读取逻辑，让解析过程自动跳过无法解析的异常条目，完整加载其余可正常读取的内容
• 探索可行的旧数据恢复方案，比如是否可以实现pickle解析器自动忽略这类模块缺失的错误

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stefanbschneider