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。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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