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
有时单元格中有一个逗号“,”。因此,熊猫不能读它。 尝试使用“;”分隔符
df = pd.read_csv(r'yourpath', delimiter=";")
其他回答
这就是我所做的。
Sep ='::'解决了我的问题:
data=pd.read_csv('C:\\Users\\HP\\Downloads\\NPL ASSINGMENT 2 imdb_labelled\\imdb_labelled.txt',engine='python',header=None,sep='::')
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。
这可能是个问题
数据中的分隔符 第一行,正如@TomAugspurger所指出的
要解决这个问题,请在调用read_csv时尝试指定sep和/或头参数。例如,
df = pandas.read_csv(filepath, sep='delimiter', header=None)
在上面的代码中,sep定义了您的分隔符和header=None,告诉pandas您的源数据没有作为标题/列标题的行。因此,文档说:“如果文件不包含标题行,那么你应该显式地传递header=None”。在这种情况下,pandas会自动为每个字段{0,1,2,…}创建整数索引。
根据文档,分隔符应该不是问题。文档中说“如果sep为None[未指定],将尝试自动确定此值。”然而,我在这方面运气不太好,包括带有明显分隔符的实例。
另一种解决方案可能是尝试自动检测分隔符
# use the first 2 lines of the file to detect separator
temp_lines = csv_file.readline() + '\n' + csv_file.readline()
dialect = csv.Sniffer().sniff(temp_lines, delimiters=';,')
# remember to go back to the start of the file for the next time it's read
csv_file.seek(0)
df = pd.read_csv(csv_file, sep=dialect.delimiter)
你可以试试;
data = pd.read_csv('file1.csv', sep='\t')
我也有这个问题,但可能是出于不同的原因。我在我的CSV中有一些尾随逗号,添加了熊猫试图读取的额外列。使用以下方法是可行的,但它只是忽略了不好的行:
data = pd.read_csv('file1.csv', error_bad_lines=False)
如果你想让代码行看起来很丑,你可以这样做:
line = []
expected = []
saw = []
cont = True
while cont == True:
try:
data = pd.read_csv('file1.csv',skiprows=line)
cont = False
except Exception as e:
errortype = e.message.split('.')[0].strip()
if errortype == 'Error tokenizing data':
cerror = e.message.split(':')[1].strip().replace(',','')
nums = [n for n in cerror.split(' ') if str.isdigit(n)]
expected.append(int(nums[0]))
saw.append(int(nums[2]))
line.append(int(nums[1])-1)
else:
cerror = 'Unknown'
print 'Unknown Error - 222'
if line != []:
# Handle the errors however you want
我接着写了一个脚本,将这些行重新插入到DataFrame中,因为坏的行将由上述代码中的变量“line”给出。这一切都可以通过简单地使用csv阅读器来避免。希望熊猫的开发人员能够在未来更容易地处理这种情况。