检查CSV文件是否有损坏或格式问题: 如果CSV文件损坏或格式不正确(如使用了不兼容的字符编码、分隔符等),pandas也可能无法正确读取文件。可以尝试用文本编辑器打开CSV文件,检查其内容是否符合预期格式。 查看具体的报错信息,定位问题原因: 当pandas读取CSV文件出错时,Python会抛出一个异常,并显示相应的错误信息。这个错...
1.前言 读取代码如下所示。我们今天给大家分享,Python当中用pandas读取csv或者excel文件错误,UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb9 in position 0: invalid start byte。importpandasaspddata = pd.read_csv("./2000.csv")2.原因分析 报错截图如下：报错提示在读取这一行出错，错误的原因呢...
所以实际上,该报错是因为pandas读取csv文件时,会默认把csv文件中两个双引号之间的内容解析为一个string,作为一个字段域读入,并且忽略两个双引号之间的分隔符。所以,在默认方式下,一旦文件中出现了奇数个双引号,那么最后一个引号从所在的行开始,直到文件结束也没有对应的结束引号形成单个字段域,就会报这个异常,即文件...
1、可能有些条目中没有数据,打印时它会显示成nan,而nan是没有办法和任何数据进行比较的,它不和任何值相等,包括他自己(因此也可以用 a != a 来判断a是否是nan)。 所以在后面的数据处理中如果进行了比较操作则会报错: TypeError: invalid type comparison 解决办法,在读取csv的时候加上参数 keep_default_na=Fal...
csv文件默认的是以逗号为分隔符,但是中文中逗号的使用率很高,爬取中文数据时就容易造成混淆,所以使用pandas写入csv时可以设置参数 sep=’\t’ ,即以tab为分隔符写入。毕竟tab在中文习惯里用的很少嘛。 那这样在后面读取csv进行数据处理时,一定记得加上一个参数delimiter: ...
解决pandas 读取csv文件报错 使用encoding参数: pd.read_csv(path,sep=",",encoding='utf-16') 注意:该参数之后的编码格式,并不是固定的,需要用记事本打开csv文件,查看csv文件格式的编码。 学以致用,知行合一
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。
从windows操作系统本地读取csv文件报错 data = pd.read_csv(path) Traceback (most recent call last): File "C:/Users/arron/PycharmProjects/ML/ML/test.py", line 45, in <module> data = pd.read_csv(path) File "C:\Users\arron\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\...
pandas读取文件报错,错误信息:ParserError:Errortokenizingdata解决办法:在read_csv()里加上sep='\n',这里是分隔符,我的是空格...