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3 年前
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砸漏
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Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行的解决

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社区首页 > 专栏 > 恩蓝脚本 > Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行的解决

Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行的解决

作者头像
砸漏
发布 于 2020-11-04 10:46:40
3K 0
发布 于 2020-11-04 10:46:40
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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(可能是该行数据包含了逗号,或者确实有三个部分),导致pandas不知道该如何处理。

解决办法: 把第407行多出的字段删除,或者通过在read_csv方法中设置error_bad_lines=False来忽略这种错误:

改为

pandas.read_csv(filePath,error_bad_lines=False)

来忽略掉其中出现错乱(例如,由于逗号导致多出一列)的行。

KeyError错误:

报这种错是由于使用了DataFrame中没有的字段,例如id字段,原因可能是:

.csv文件的header部分没加逗号分割,此时可使用df.columns.values来查看df到底有哪些字段:

print(df.columns.values)

.在操作DataFrame的过程中丢掉了id字段的header,却没发现该字段已丢失。

例如:

df=df[df[‘id’]!=’null’]#取得id字段不为null的行 df=df[‘id’]#赋值后df为Series,表示df在id列的值,而不再是一个DataFrame,于是丢掉了id的头,此时若再使用df[‘id’]将报错。

取列的值,与取列的区别:

df=df[‘id’]#取id列的值,赋值后df为Series类型,可用print(type(df))来查看其类型

 
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