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
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
试题:熊猫。read_csv(path, sep = ',',header=None)
其他回答
你也可以试试;
data = pd.read_csv('file1.csv', on_bad_lines='skip')
请注意,这将导致有问题的行被跳过。
Edit
对于熊猫< 1.3.0尝试
data = pd.read_csv("file1.csv", error_bad_lines=False)
根据熊猫API参考。
检查是否使用正确的分隔符加载csv。
df = pd.read_csv(csvname, header=0, sep=",")
有时候问题不在于如何使用python,而在于如何处理原始数据。 我得到了这个错误信息
Error tokenizing data. C error: Expected 18 fields in line 72, saw 19.
结果发现,在列描述中有时会有逗号。这意味着需要清理CSV文件或使用另一个分隔符。
据我所知,在查看了您的文件后,问题是您试图加载的csv文件有多个表。有空行,或者包含表标题的行。试着看看这个Stackoverflow的答案。它展示了如何以编程方式实现这一点。
另一种动态方法是使用csv模块,一次读取每一行,并进行健全检查/正则表达式,以推断该行是否为(title/header/values/blank)。使用这种方法还有一个优点,你可以根据需要在python对象中分割/追加/收集数据。
最简单的方法是在手动选择表格并将其复制到剪贴板后使用pandas函数pd.read_clipboard(),以防您可以在excel或其他工具中打开csv。
无关:
此外,与您的问题无关,但因为没有人提到这一点:我在从UCI加载一些数据集(如seeds_dataset.txt)时遇到了同样的问题。在我的例子中,发生错误是因为一些分隔符的空格比真正的制表符多。例如,请参见下面的第3行
14.38 14.21 0.8951 5.386 3.312 2.462 4.956 1
14.69 14.49 0.8799 5.563 3.259 3.586 5.219 1
14.11 14.1 0.8911 5.42 3.302 2.7 5 1
因此,在分隔符模式中使用\t+而不是\t。
data = pd.read_csv(path, sep='\t+`, header=None)
我有一个类似的情况
train = pd.read_csv('input.csv' , encoding='latin1',engine='python')
工作