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

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。

其他回答

使用 熊猫。read_csv (CSVFILENAME,头= None, 9 = " ")

当试图从链接中读取CSV数据时

http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data

我将该网站的数据复制到我的csv文件中。它有额外的空格,所以使用sep =', '并且它工作:)

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')

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

标记数据错误。C错误:第3行有2个字段,见12

这个错误给出了解决问题“Expected 2 fields in line 3, saw 12”的线索,saw 12表示第二行长度为12,第一行长度为2。

当您有如下所示的数据时,如果您跳过行,那么大部分数据将被跳过

data = """1,2,3
1,2,3,4
1,2,3,4,5
1,2
1,2,3,4"""

如果您不想跳过任何行,请执行以下操作

#First lets find the maximum column for all the rows
with open("file_name.csv", 'r') as temp_f:
    # get No of columns in each line
    col_count = [ len(l.split(",")) for l in temp_f.readlines() ]

### Generate column names  (names will be 0, 1, 2, ..., maximum columns - 1)
column_names = [i for i in range(max(col_count))] 

import pandas as pd
# inside range set the maximum value you can see in "Expected 4 fields in line 2, saw 8"
# here will be 8 
data = pd.read_csv("file_name.csv",header = None,names=column_names )

使用range而不是手动设置名称,因为当您有很多列时,这样做会很麻烦。

此外,如果需要使用均匀的数据长度,可以将NaN值填充为0。如。对于聚类(k-means)

new_data = data.fillna(0)

以下是对我有用的(我张贴了这个答案,因为我在谷歌协作笔记本中特别遇到了这个问题):

df = pd.read_csv("/path/foo.csv", delimiter=';', skiprows=0, low_memory=False)