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
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。
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!
在参数中使用分隔符
pd.read_csv(filename, delimiter=",", encoding='utf-8')
它会读。
虽然这个问题并非如此,但压缩数据也可能出现此错误。显式地设置kwarg压缩值解决了我的问题。
result = pandas.read_csv(data_source, compression='gzip')
我有一个类似的错误,问题是我有一些转义引号在我的csv文件,需要设置escapechar参数适当。