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
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')
大多数有用的答案已经提到了,但是我建议将pandas数据框架保存为parquet文件。Parquet文件没有这个问题,同时它们是内存高效的。
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)
解析器被文件头弄糊涂了。它读取第一行并从该行推断列数。但是前两行并不能代表文件中的实际数据。
用data = pd试试。read_csv(路径,skiprows = 2)
问题可能与文件问题,在我的情况下,问题在重命名文件后得到解决。还没弄清楚原因。