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Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行的解决

作者:wf592523813

这篇文章主要介绍了Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行的解决,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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
df=df[['id']]#只取df的id列作为一个新的DataFrame,赋值后df仍然是一个DataFrame
df=df[['id','age']]#取df的id和age列作为一个新的DataFrame,赋值后df仍然是一个DataFrame

过滤行

df=df[df['id']!='null']#过滤掉id字段取值为'null'的行

注意,此处的'null'是一个字符串,若df中某行id字段的值不是字符串型,或者为空,将报TypeError:invalid type comparison错,因为只有相同类型的值才能进行比较。

解决办法:如果不能保证id列都是string类型,则需要去掉该过滤条件。

补充知识:pandas 使用read_csv读取文件时产生错误:EOF inside string starting at line

解决方法:使用参数 quoting

df = pd.read_csv(csvfile, header = None, delimiter="\t", quoting=csv.QUOTE_NONE, encoding='utf-8')

以上这篇Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行的解决就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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