import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') 这将读取名为 'file.csv' 的文件,并将其内容加载到 DataFrame df 中。 on_bad_lines 参数在 pd.read_csv 中的含义: on_bad_lines 参数用于指定在遇到格式错误的行时应采取的操作。这些错误可能包括不匹配的引号、错误的分隔符数量等。
As the docs state ‘warn’, raise a warning when a bad line is encountered and skip that line. In [4]: pd.read_csv(StringIO(data), on_bad_lines="warn") Skipping line 3: expected 1 fields, saw 3 Skipping line 5: expected 1 fields, saw 3 Out...
on_bad_lines 'error '，' warn'，'skip'}或可调用，默认为'error'
on_bad_lines 'error '，' warn'，'skip'}或可调用，默认为'error'
read_csv()是python数据分析包pandas里面使用频次较高的函数之一。它包括的参数差不多20个，可能一开始未必需要完整知道每个参数作用。不过，随着使用的深入，实际数据环境愈发复杂，处理的数据上亿行后，就会出现这样那样的问题，这样催促我们反过头来再去理解某些参数的作用。
关于error_bad_lines，官方文档是这样解释的：“Lines with too many fields (e.g. a csv line with...
pd.read_csv("girl.csv") 1. 由于指定的分隔符 和 csv文件采用的分隔符 不一致,因此多个列之间没有分开,而是连在一起了。 所以,我们需要将分隔符设置成"\t"才可以。 pd.read_csv('girl.csv', sep='\t') 1. delimiter 分隔符的另一个名字,与 sep 功能相似。
decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precisio...
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(...
The pandas function's attribute has been replaced since version 1.3.0 by: on_bad_lines{‘error’, ‘warn’, ‘skip’} or Callable, default ‘error’. So each call of the function needs to be corrected to: pd.read_csv(..., on_bad_lines='skip') Sign up for free to join this con...