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
我有同样的问题,当read_csv: ParserError:错误标记数据。 我只是把旧的csv文件保存为一个新的csv文件。问题解决了!
其他回答
我相信解决方案,
,engine='python'
, error_bad_lines = False
如果它是虚拟列并且你想要删除它,这将是很好的。 在我的例子中,第二行确实有更多的列,我希望这些列被积分,并且有列数= MAX(列)。
请参考下面我无法阅读的解决方案:
try:
df_data = pd.read_csv(PATH, header = bl_header, sep = str_sep)
except pd.errors.ParserError as err:
str_find = 'saw '
int_position = int(str(err).find(str_find)) + len(str_find)
str_nbCol = str(err)[int_position:]
l_col = range(int(str_nbCol))
df_data = pd.read_csv(PATH, header = bl_header, sep = str_sep, names = l_col)
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。
我从同事那里收到了.csv文件,当我试图使用pd.read_csv()读取csv文件时,我收到了类似的错误。显然,它试图使用第一行来为数据框架生成列,但许多行包含的列比第一行所暗示的要多。我最终通过简单地打开文件并重新保存为.csv并再次使用pd.read_csv()来解决这个问题。
对于这个问题,我遇到了多种解决方案。很多人也给出了最好的解释。但对于初学者来说,我认为以下两种方法就足够了:
import pandas as pd
#Method 1
data = pd.read_csv('file1.csv', error_bad_lines=False)
#Note that this will cause the offending lines to be skipped.
#Method 2 using sep
data = pd.read_csv('file1.csv', sep='\t')
我遇到过这样的错误,一个丢失的引号。我使用映射软件,当导出以逗号分隔的文件时,它会在文本项周围加上引号。使用引号的文本(例如:“=英尺”和“=英寸”)可能会有问题。考虑下面这个例子,5英寸的测井曲线打印很差:
UWI_key,经度,纬度,备注 US42051316890000, 30.4386484, -96.4330734,“可怜的5””
用5英寸作为5英寸的简写,最终会给工作带来麻烦。Excel会简单地去掉额外的引号,但是Pandas没有上面提到的error_bad_lines=False参数就会失效。
一旦你知道了错误的本质,在导入之前,从文本编辑器(例如Sublime text 3或notepad++)中进行查找-替换可能是最简单的。