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 ...
df = pd.read_csv('your_file.csv', on_bad_lines='skip') 注意:在较新版本的pandas中,error_bad_lines参数已被弃用。 处理特殊字符或多行字段: 如果你的数据包含引号括起来的字段,或者字段内可能包含分隔符,你需要指定quotechar参数。 例如,如果你的字段是用双引号括起来的,你应该这样读取它: python df...
在使用pandas库的read_csv函数读取 CSV 文件时,索引错误通常是由于数据格式问题或参数设置不当引起的。以下是一些常见的索引错误及其解决方法: 常见索引错误及原因 IndexError: Index out of range: 原因:尝试访问的索引超出了数据的范围。 解决方法:确保你访问的索引在数据的有效范围内。
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。 原文由...
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-...
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 6 fields in line 3, saw 9 读取的数据test.csv类似是这样: 23,123,3233213,323,5454,6768,8788,543434,3456,6768,898,90,675,5435,24324,24324 查阅博客 很多博主的解决方法就是在read_csv函数中加参数error_bad_lines=False。
很多博主的解决方法就是在read_csv函数中加参数error_bad_lines=False。 参数的error_bad_lines=False的含义通过查阅官方文档(官方文档yyds!) pandas.read_csv — pandas 1.3.5 documentation (pydata.org) ...
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...
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。
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',...