pandas读取CSV文件时遇到“expected 20 fields”错误通常是因为CSV文件中的某行数据字段数与预期不符。 错误原因 字段数不匹配:CSV文件中的某行数据包含的字段数(由分隔符分隔的部分)与预期不符。例如,如果预期每行有20个字段,但某行只有19个或21个,就会触发此错误。 分隔符问题:可能使用了错误的分隔符,导致字段...
df1=pd.read_csv(path1,encoding="utf-8",chunksize=50000, error_bad_lines=False) 尽管提示: Warning (from warnings module): File "D:\Python37\lib\idlelib\run.py", line 550 exec(code, self.locals) FutureWarning: The error_bad_lines argument has been deprecated and will be removed in a ...
with codecs.open("path_to_file", "rU", "Shift-JIS", "ignore") as file: df = pd.read_csv(file, header=None, sep="\t") df 然后我得到: ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 8, saw 3 我不明白到底发生了什么,所以您的任何建议将不胜感激。
pandas.read_csv()导入大文件时出现pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Buffer overflow c问题 使用python及其大文件,可以使用 engine='python’如下,解决这个问题。 df = pd.read…
pandas在read_csv时,出现报错 ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 156 fields in line 1813524, saw 161。原因是read_csv分隔默认采用的是逗号,该行数据中,含有与分隔符一样的字符串逗号,…
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 9 fields in line 3, saw 21 解决方法是读取指定的列,这样就能保证全部行的列数相同了 df = pd.read_csv(file_name_csv, usecols=['时间','abc','操作类型','号码','Type','service','报竣返回','操作结果','处理说明'],encod...
这个错误信息“parsererror: error tokenizing data. c error: buffer overflow caught - possib”通常出现在使用Python的pandas库读取CSV文件时。这个错误提示表明在解析CSV文件的过程中,遇到了缓冲区溢出的问题。下面我将详细解释这个问题的基础概念、可能的原因以及解决方案。
检查数据源:首先,确保CSV文件中的数据是正确格式化的。检查第244行,看看是否有任何异常的字符或格式。 使用error_bad_lines=False参数:在调用pandas.read_csv()函数时,可以设置error_bad_lines=False参数。这将跳过格式不正确的行,而不是引发错误。 import pandas as pd data = pd.read_csv('your_file.csv',...
Pandas version : '0.11.0' NumPy version: '1.7.1' Replication of Error: import pandas pandas.read_csv('http://www.netfonds.no/quotes/tradedump.php?date=20130611&paper=AAPL.A&csv_format=csv') Error Message: ---...
ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 3, saw 11 python用padans.csv_read函数出现:pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 3, saw 11 解决办法:padans.csv_read函数加上一个参数delimiter: import pandas as pd path='C...