data=pd.read_csv('example.csv',error_bad_lines=False,warn_bad_lines=True) 1. 4. 状态图示例 以下是一个状态图,说明在读取CSV文件时可能出现的几种状态。 读取CSV行格式正确行格式错误完成忽略行 5. 处理缺失值 在读取CSV文件后,可能会有缺失值的存在。我们可以使用fillna()方法来填补这些缺失值: #用0...
read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows...
import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv', na_values=['NA', 'N/A', '-']) 复制代码 行列数不匹配问题:CSV文件中的行列数可能不匹配,可以通过设置error_bad_lines=False参数来忽略错误行。 import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv', error_bad_lines=False) 复制代码 通过以...
with open('file.csv', 'r') as f: content = f.read() df = pd.read_csv(content) 指定忽略无法解码的字符:如果文件中有一些无法解码的字符,可以使用pd.read_csv()函数的error_bad_lines参数来忽略这些无法解码的行。例如: df = pd.read_csv('file.csv', error_bad_lines=False) 以上三种方法可以...
error_bad_lines : boolean, default True 字段太多的行(例如,逗号太多的 csv 行)默认会引发异常,并且不会返回任何 DataFrame。如果为 False,则这些“坏行”将从返回的 DataFrame 中删除。 (仅对 C 解析器有效) 原文由 EdChum 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议有...
pandas.read_csv(***,error_bad_lines=False) 实际项目,读入的文件数据环境比我们预想的复杂。假设我们的数据文件默认分隔符为逗号,然后如果某行的某个单元格取值为: 代码语言:javascript 复制 '山东省, 潍坊市, 青州市' 就光这一个单元格,就会解析出多列,报错那也是自然的,这就要求我们在读入之前对数据做好...
使用pd.read_csv()的时候,报错Error tokenizing data. C error:Expected 28 fields in line 51683, saw 49 解决方法:pd.read_csv(’./xx.txt‘,error_bad_lines=False),会打印出一堆警告,但是可以读取成功数据…
read_csv() pd.read_csv(filepath, sep=",", header="infer", names=None, usecols=None, dtype=None, na_values=None, skiprows=None, encoding=None, nrows=None, error_bad_lines=True) filepath:要读取的 CSV 文件的路径或打开的文件对象 sep:指定分隔符,默认为逗号“,”; header:指定表头(列名)所...
read_csv()读取文件 1.python读取文件的几种方式 read_csv 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为逗号 read_table 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为制表符(“\t”) read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是没有分隔符) ...
error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, ) 参数 官方文档中参数多达50个(上文没给全),但也不是每个每次都用得上,下面只说那些自己觉得重要的 例子 data = pd.read_csv(csv_name, encoding='GBK', usecols=[1, 5], names=['Time', 'Changes'],header=0) ...