我试图使用熊猫操作.csv文件,但我得到这个错误:

pandas.parser.CParserError:标记数据错误。C错误:第3行有2个字段,见12

我试着读过熊猫的文件,但一无所获。

我的代码很简单:

path = 'GOOG Key Ratios.csv'
#print(open(path).read())
data = pd.read_csv(path)

我该如何解决这个问题?我应该使用csv模块还是其他语言?

文件来自晨星公司


当前回答

在参数中使用分隔符

pd.read_csv(filename, delimiter=",", encoding='utf-8')

它会读。

其他回答

问题出在分隔符上。找出在数据中使用的分隔符类型,并如下所示指定它:

data = pd.read_csv('some_data.csv', sep='\t')

使用 熊猫。read_csv (CSVFILENAME,头= None, 9 = " ")

当试图从链接中读取CSV数据时

http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data

我将该网站的数据复制到我的csv文件中。它有额外的空格,所以使用sep =', '并且它工作:)

我有同样的问题,当read_csv: ParserError:错误标记数据。 我只是把旧的csv文件保存为一个新的csv文件。问题解决了!

我遇到过这样的错误,一个丢失的引号。我使用映射软件,当导出以逗号分隔的文件时,它会在文本项周围加上引号。使用引号的文本(例如:“=英尺”和“=英寸”)可能会有问题。考虑下面这个例子,5英寸的测井曲线打印很差:

UWI_key,经度,纬度,备注 US42051316890000, 30.4386484, -96.4330734,“可怜的5””

用5英寸作为5英寸的简写,最终会给工作带来麻烦。Excel会简单地去掉额外的引号,但是Pandas没有上面提到的error_bad_lines=False参数就会失效。

一旦你知道了错误的本质,在导入之前,从文本编辑器(例如Sublime text 3或notepad++)中进行查找-替换可能是最简单的。

虽然这个问题并非如此,但压缩数据也可能出现此错误。显式地设置kwarg压缩值解决了我的问题。

result = pandas.read_csv(data_source, compression='gzip')