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
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='::')
其他回答
试题:熊猫。read_csv(path, sep = ',',header=None)
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!
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')
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')
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。