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

读取 CSV 文件时处理“pandas.parser.CParserError：错误标记数据”

“pandas.parser.CParserError：错误标记数据”当pandas遇到a中字段数量不一致时，会出现“data”错误CSV 行。要解决此错误并确保顺利进行数据操作，请考虑以下事项：

1.检查编码错误

检查您的 CSV 文件是否存在任何编码错误，例如缺少字段分隔符或格式不正确的值。此外，检查文件是否具有正确的文件扩展名（例如 .csv）。

2.调整 CSV 分隔符

默认情况下，pandas 使用逗号作为 CSV 文件的分隔符。但是，如果您的 CSV 文件使用不同的分隔符（例如分号），请使用 read_csv().

3 中的 delimiter 参数指定它。忽略坏行

如果遇到少量有问题的行，可以指示 pandas 在读取 CSV 文件时跳过它们。您可以使用 read_csv() 中的 on_bad_lines='skip' 参数来执行此操作。

4.使用 CSV 模块

作为 pandas 的替代方案，您可以使用 Python csv 模块来读取和解析 CSV 文件。该模块提供了对解析过程的更多控制，允许您更灵活地处理错误或不一致。

示例：

要使用 csv 模块，您可以尝试以下代码：

with open(path, 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
    data = list(csv_reader)

附加提示：

• 对于低于 1.3.0 的 Pandas 版本，使用 error_bad_lines=False 来抑制错误。
• 如果您预计会遇到大量坏行，使用 on_bad_lines='warn' 或自定义可调用函数来适当处理它们。
• 考虑验证 CSV在将数据导入 pandas 之前检查其完整性，以确保其完整性。

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