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
问题可能与文件问题,在我的情况下,问题在重命名文件后得到解决。还没弄清楚原因。
其他回答
我也遇到过同样的问题。在同一个源文件上使用pd.read_table()似乎可以工作。我找不到原因,但对我的情况来说,这是一个有用的变通办法。也许有更博学的人能解释清楚为什么它能起作用。
编辑: 我发现,当文件中的某些文本与实际数据的格式不一致时,这个错误就会出现。这通常是页眉或页脚信息(大于一行,所以skip_header不起作用),它们不会被与实际数据相同数量的逗号分隔(当使用read_csv时)。使用read_table使用制表符作为分隔符,可以避免用户当前错误,但引入其他错误。
我通常通过将额外的数据读入文件,然后使用read_csv()方法来解决这个问题。
具体的解决方案可能因您的实际文件而异,但这种方法在一些情况下对我来说是有效的
对于那些在linux操作系统上使用Python 3有类似问题的人。
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Calling
read(nbytes) on source failed. Try engine='python'.
试一试:
df.read_csv('file.csv', encoding='utf8', engine='python')
您的CSV文件可能有可变的列数,read_csv从前几行推断出列数。在这种情况下有两种解决方法:
1)将CSV文件更改为具有最大列数的虚拟第一行(并指定header=[0])
2)或者使用names = list(range(0,N)),其中N是最大列数。
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。
解析器被文件头弄糊涂了。它读取第一行并从该行推断列数。但是前两行并不能代表文件中的实际数据。
用data = pd试试。read_csv(路径,skiprows = 2)