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
这看起来很丑,但你会有你的数据框架
import re
path = 'GOOG Key Ratios.csv'
try:
data = pd.read_csv(path)
except Exception as e:
val = re.findall('tokenizing.{1,100}\s*Expected\s*(\d{1,2})\s*',str(e),re.I)
data = pd.read_csv(path, skiprows=int(val[0])-1)
其他回答
对于那些在linux操作系统上使用Python 3有类似问题的人。
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Calling
read(nbytes) on source failed. Try engine='python'.
试一试:
df.read_csv('file.csv', encoding='utf8', engine='python')
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)
我有一个已有行号的数据集,我使用index_col:
pd.read_csv('train.csv', index_col=0)
你也可以试试;
data = pd.read_csv('file1.csv', on_bad_lines='skip')
请注意,这将导致有问题的行被跳过。
Edit
对于熊猫< 1.3.0尝试
data = pd.read_csv("file1.csv", error_bad_lines=False)
根据熊猫API参考。
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。