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
在我的例子中,分隔符不是默认的“,”,而是Tab。
pd.read_csv(file_name.csv, sep='\\t',lineterminator='\\r', engine='python', header='infer')
注意:“\t”并不像某些来源所建议的那样有效。“\\t”是必需的。
我自己也遇到过几次这样的问题。几乎每次,原因都是我试图打开的文件一开始就不是一个正确保存的CSV。这里的“适当”是指每一行都有相同数量的分隔符或列。
通常发生这种情况是因为我在Excel中打开了CSV,然后不恰当地保存了它。尽管文件扩展名仍然是. CSV,但纯CSV格式已经被改变了。
任何以pandas to_csv保存的文件都将被正确格式化,不应该有这个问题。但如果你用另一个程序打开它,它可能会改变结构。
希望这能有所帮助。
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。
这肯定是分隔符的问题,因为大多数csv csv都是使用sep='/t'创建的,所以尝试使用分隔符/t的制表符(\t)来读取csv。所以,尝试使用下面的代码行打开。
data=pd.read_csv("File_path", sep='\t')
这可能是个问题
数据中的分隔符 第一行,正如@TomAugspurger所指出的
要解决这个问题,请在调用read_csv时尝试指定sep和/或头参数。例如,
df = pandas.read_csv(filepath, sep='delimiter', header=None)
在上面的代码中,sep定义了您的分隔符和header=None,告诉pandas您的源数据没有作为标题/列标题的行。因此,文档说:“如果文件不包含标题行,那么你应该显式地传递header=None”。在这种情况下,pandas会自动为每个字段{0,1,2,…}创建整数索引。
根据文档,分隔符应该不是问题。文档中说“如果sep为None[未指定],将尝试自动确定此值。”然而,我在这方面运气不太好,包括带有明显分隔符的实例。
另一种解决方案可能是尝试自动检测分隔符
# use the first 2 lines of the file to detect separator
temp_lines = csv_file.readline() + '\n' + csv_file.readline()
dialect = csv.Sniffer().sniff(temp_lines, delimiters=';,')
# remember to go back to the start of the file for the next time it's read
csv_file.seek(0)
df = pd.read_csv(csv_file, sep=dialect.delimiter)