首先,导入pandas库并加载需要读取的数据文件。 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_csv('data.csv', chunksize=1000) 接下来,使用error_bad_lines参数来检测并处理bad lines。将其设置为False将忽略包含错误的行,而将其设置为True将引发ParserError异常。 代码语言:txt...
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 18, saw 158 解决办法:加入参数error_bad_lines=False,读取数据 data = pd.read_table('E:/.../demo.txt', encoding='unicode_escape', error_bad_lines=False) print(data) === 另,对于csv文件,默认的是以逗号...
error_bad_lines=False是pandas库中read_csv函数的一个参数,用于在读取CSV文件时处理包含额外列的行。 当CSV文件中的某些行包含额外的列时,如果不设置error_bad_lines=False,pandas会抛出一个错误并停止读取文件。但是,设置error_bad_lines=False后,pandas会跳过包含额外列的行,并继续读取文件。 这个参数在处理...
首先,不要用error_bad_lines=False参数设置去跳过错误,即像这样 pd.read_csv(filename,error_bad_lines=False) 而应该是这样 df=pd.read_csv(r"E:\Huang\ComputerApplying\DataAnalysisWithPY\cha06\WeChatPayBills(20200317-20200617).csv",sep=';')#在文件名前加r能避免报warning,应该是win和Unix的斜杠和...
Since I use panda as version=2.2 I found "error_bad_lines" para was dropped, but I use pd.read_csv("unknown.csv"), Got an Error: Traceback (most recent call last): File "D:\work\email_reply\data_process.py", line 11, in df = pd.read_csv(...
错误类型:pandas.errors.ParserError 原因:pandas解析器无法解析line XXX 代码如下: import pandas as pd file = pd.read_csv("userBehavior.csv",encoding="utf-8") print(file.head(n=10)) 1. 2. 3. 解决方法: 忽略这些无法解析的行,设置参数error_bad_lines=False ...
I encountered errorError tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 173840, saw 3 As suggestedhereI applied test_df = pd.read_csv('test.csv',sep='\t', error_bad_lines=False) Instead of just skipping the problematic row, it seems that it started copying again from...
1df = pd.read_csv("workloads/tpch_workload.txt", header=None,error_bad_lines=False,sep = r'\s+\n',index_col=0) 设分隔符是为了去除行末空格和多个空行; 设列名取消是防止把第一行的数据当做schema; 设索引取消是防止输出 df.iloc[i] 的时候给你输出一堆Series,就像下面这样: ...
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2 解决思路 pandas.errors。 解析器错误:标记数据的错误。C错误:在第49行中预期有一个字段,见2 解决方法 添加error_bad_lines=False参数即可 将 data = sns.load_dataset("iris") ...
操作1# x=pd.read_csv(r'.csv',dtype=str,error_bad_lines=False)''' pandas.read_csv(***,error_bad_lines=False) error_bad_lines为false,意思是忽略此行。 行解析出的字段个数与之前行列数不匹配。 ''' 操作2# data['a']=data['a'].astype(str).map(lambdax:xif(re.search(g,x))else...