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
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)
其他回答
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。
你可以试试;
data = pd.read_csv('file1.csv', sep='\t')
你可以使用:
pd.read_csv("mycsv.csv", delimiter=";")
熊猫1.4.4
它可以是文件的分隔符,将其作为文本文件打开,查找分隔符。然后,您将拥有可以为空且未命名的列,因为行包含太多分隔符。
因此,您可以使用pandas来处理它们并检查值。对我来说,这比在我的情况下跳过台词要好。
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)
你可以这样做,以避免问题-
train = pd.read_csv('/home/Project/output.csv' , header=None)
just add - header=None
希望这能有所帮助!!