在pandas中读取CSV文件时出现数据标记化错误时,可以通过设置参数来跳过错误的行或处理错误的数据。具体的方法如下: 1. 使用`error_bad_lines`参数:设置`error_bad_l...
error_bad_lines 是pandas 中 read_csv 函数的一个参数,用于处理 CSV 文件中包含额外列或格式错误的行。具体来说,当 CSV 文件中的某些行包含比表头列更多的字段时,pandas 默认会抛出错误并停止读取文件。通过设置 error_bad_lines 参数,可以控制 pandas 如何处理这些包含额外列的行。
pandas读取文件编码错误 读取文件: df = pd.read_csv("test.csv") 报错: 文件直接修改后缀名为.csv ,用read_csv读取会报错,需要传一个参数:error_bad_lines=False 即可 df = pd.read_csv("ww45-clean.csv", error_bad_lines=False, encoding="utf-8") 报错:UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't...
read_csv('./data.csv',encoding = i) print(i + 'decode success') except: print(i + 'decode fail') 3.当文件仅有很少的行出现错误时,如数据不是太重要,可选择跳过错误的行。 #跳过错误的行 data = pd.read_csv('./data.csv',error_bad_lines = False) with open('./data.csv',r) as f...
pandas.read_csv(filePath,error_bad_lines=False) 来忽略掉其中出现错乱(例如,由于逗号导致多出一列)的行。 KeyError错误: 报这种错是由于使用了DataFrame中没有的字段,例如id字段,原因可能是: .csv文件的header部分没加逗号分割,此时可使用df.columns.values来查看df到底有哪些字段: ...
问使用pandas读取csv时获取错误行数/错误数( error_bad_lines)ENread_csv()是python数据分析包pandas...
error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, ) 我们示例中使用的数据存储在C:\Users\yj\Desktop\data.csv中,数据如下: id,name,sex,height,time 01,张三,F,170,2020-02-25 ...
跳过错误行:如果文件中存在错误行,可以使用error_bad_lines=False参数跳过错误行。 处理缺失值:CSV文件中可能存在缺失值,可以使用na_values参数指定缺失值的表示方式。 调整内存使用:对于大型CSV文件,可以使用chunksize参数分块读取,减少内存的使用。 检查文件格式:有时候文件可能并不是标准的CSV格式,可以尝试使用其他文件...
error_bad_lines和warn_bad_lines 如果一行包含过多的列,假设csv的数据有3列,但是某一行却有4个数据,显然数据有问题。那么默认情况下不会返回DataFrame,而是会报错。 # pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 3, saw 4 我们在某一行中多加了一个数据,结果...
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 ...