Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行的解决
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读取文件时遇到和列数不对应的行,此时会报错。若报错行可以忽略,则添加以下参数: 样式: pandas.read_csv(***,error_bad_lines=False) pandas.read_csv(filePath) 方法来读取csv文件时,可能会出现这种错误: ParserError:Error tokenizing data.C error:Expected 2 fields in line 407,saw 3. 是指在csv文件的第407行数据,期待2个字段,但在第407行实际发现了3个字段。 原因:header只有两个字段名,但数据的第407行却出现了3个字段(可能是该 在数据分析和处理中,Pandas库是Python编程语言中的一个强大工具,特别是在处理结构化数据时。`read_csv()`函数是Pandas库中用于读取CSV格式文件的关键方法。然而,在处理某些文件时,可能会遇到解析错误,比如ParserError,这通常是因为文件中的数据格式不符合预期,比如列数不匹配。本文将详细介绍如何使用Pandas的`read_csv()`函数来解决这类问题。 当`read_csv()`尝试读取CSV文件时,如果某一行的字段数量与列定义不符,它会抛出ParserError。例如,如果CSV文件的header有两列,但在第407行却发现有三列数据,这就会引发错误。错误信息可能会像这样:“ParserError:Error tokenizing data.C error:Expected 2 fields in line 407,saw 3。”这意味着在第407行,解析器期望看到两列数据,但实际上看到了三列。 解决这个问题的一种方法是直接修正数据源,确保每行的数据字段数量与header定义的列数一致。但有时候,我们可能希望忽略这些错误行,特别是当这些异常行是少数且不影响整体分析时。这时,可以利用`read_csv()`函数的一个参数`error_bad_lines=False`。例如: ```python import pandas as pd # 忽略错误行读取文件 df = pd.read_csv(filePath, error_bad_lines=False) ``` 通过设置`error_bad_lines=False`,Pandas会跳过那些解析错误的行,继续读取其余的正确行。然而,这种方法可能导致数据的不完整,因此在实际应用中应谨慎使用。 此外,有时可能会遇到KeyError,这通常是由于试图访问DataFrame中不存在的列或字段。例如,如果尝试访问一个名为'id'的列,但这个列在DataFrame中不存在,就会报错。为了避免这种情况,应先确认DataFrame的列名,可以使用`df.columns`或`df.columns.values`来查看所有列名。 在Pandas中,直接使用索引操作符`[]`获取列时,需要注意返回结果的类型。如果`df[df['id']]`,返回的是一个Series,而非DataFrame。如果需要保持DataFrame类型,可以使用双括号`[[‘id’]]`来选取列。例如: ```python # 取id列的值,返回Series df_id = df['id'] # 只取df的id列作为新的DataFrame df_id_only = df[['id']] ``` 在过滤行时,要确保比较操作的两边类型一致,否则会导致TypeError。例如,如果`df['id']`不是字符串类型,直接用`'null'`进行比较就会出错。如果不确定id列的数据类型,最好先转换或检查后再进行过滤操作。 另外,对于一些特殊字符引起的解析问题,如EOF(End Of File)错误,可以调整`read_csv()`的`quoting`参数。例如,如果遇到EOF inside string starting at line的错误,可以设置`quoting=csv.QUOTE_NONE`,以避免解析器错误地解读字符串内的特殊字符。 Pandas的`read_csv()`函数提供了丰富的参数来处理各种文件读取问题。通过正确理解和使用这些参数,可以有效地解决文件解析过程中的错误,保证数据加载的顺利进行。在处理大型数据集时,对这些问题的了解和处理能力至关重要,能够确保数据预处理的效率和准确性。
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