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。 原文由 user9191983...
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: delimiter="\t" #这样读入: df=pd.read_...
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 7, saw 2 1、报错原因 中间字符串有错误,因为 read.csv 默认分隔符是“,”,比如前面都是一行没有“,”,后面突然出现一行有“,”,这时这行数据就会变成两列,前面是一列,后面忽然变成两列 ,这时程序就会报这种错误。 ...
pandas使用read_csv读取时,将第一行视为表头。当第二行的数据列数大于表头列数时候,就会报错。此时如果使用error_bad_lines=False,数据列数大于表头列数的那一行就会被视为坏行而被抛弃,不会显示在read_csv读取的数据中。但是这种处理方式不...
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',...
I see two alternatives depending on where your data comes from and how you want to use it. It's important to undertand how csv (comma seperated values) files work. The error you are getting is because your data looks like this:
CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected6fieldsinline2, saw17 When I try changing the "sep = '\s+' " it makes it farther down the file, but still does not work. petrelTxt = pd.read_csv(petrelfile, sep ='\s+', header =None) ...
data = pd.read_csv(inputfile, encoding='utf-8',header=None,sep ='\t') 2) 错误提示:pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: EOF inside string starting at line 15945 解决方法: importpandasaspdimportcsv df = pd.read_csv(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONE, encoding='utf-...
-f 就是 fields 指定第1-20 列输出,默认使用tab(\t) 分隔 (2)列数不对的行过滤掉 添加 参数 error_bad_lines=False ;遇到有问题的行时,不会保存到数据框DF中 pd.read_csv(file_list[0],sep='\t',dtype={'Chr':str,'start':int},error_bad_lines=False)...
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…