如何修复 CSV 文件中 Pandas 的'pandas.parser.CParserError：错误标记数据”？

读取 CSV 文件时如何解决“pandas.parser.CParserError：错误标记数据”

使用 CSV 文件时Pandas，您可能会遇到错误“pandas.parser.CParserError：标记数据时出错。”当 CSV 文件一行中字段数量不等时，会出现此特定错误，从而导致解析错误。

了解原因：

错误消息表明解析器期望特定行中有两个字段，但发现了 12 个字段。预期字段数与实际字段数之间的不匹配会导致错误。

解决问题：

解决此问题有两种主要方法：

1. 处理不好Lines:

   • on_bad_lines='skip'：此选项指示 Pandas 跳过包含无效数据的违规行，从而允许您毫无错误地读取文件的其余部分.
   • on_bad_lines='warn'：该选项生成针对无效行的警告，指示它们的存在并允许您评估问题的程度。对于高级处理，您可以传递可调用函数。

2. 错误处理：

   • error_bad_lines=False ：（对于低于 1.3.0 的 Pandas 版本）此选项可以抑制错误完全，允许您读取整个文件，包括无效行。但是，它不提供有关无效行的任何信息。

示例代码：

例如，如果您有以下代码：

path = 'GOOG Key Ratios.csv'
data = pd.read_csv(path)

要处理错误，您可以将代码修改为如下：

path = 'GOOG Key Ratios.csv'
data = pd.read_csv(path, on_bad_lines='skip')

通过使用其中一种方法，即使存在无效行，您也可以读取 CSV 文件，确保您的 Pandas 操作顺利进行

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