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
我遇到了这个问题,我试图在不传递列名的情况下读取CSV。
df = pd.read_csv(filename, header=None)
我事先在一个列表中指定了列名,然后将它们传递到名称中,它立即解决了这个问题。如果您没有设置列名,您可以创建与数据中可能存在的最大列数量一样多的占位符名称。
col_names = ["col1", "col2", "col3", ...]
df = pd.read_csv(filename, names=col_names)
解决方法简单:在excel中打开csv文件,并保存为csv格式的不同名称文件。再次尝试导入它spyder,你的问题将得到解决!
这就是我所做的。
Sep ='::'解决了我的问题:
data=pd.read_csv('C:\\Users\\HP\\Downloads\\NPL ASSINGMENT 2 imdb_labelled\\imdb_labelled.txt',engine='python',header=None,sep='::')
对于这个问题,我遇到了多种解决方案。很多人也给出了最好的解释。但对于初学者来说,我认为以下两种方法就足够了:
import pandas as pd
#Method 1
data = pd.read_csv('file1.csv', error_bad_lines=False)
#Note that this will cause the offending lines to be skipped.
#Method 2 using sep
data = pd.read_csv('file1.csv', sep='\t')
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