讀取文件時遇到和列數(shù)不對應的行，此時會報錯。若報錯行可以忽略，則添加以下參數(shù):

樣式：

pandas.read_csv(***,error_bad_lines=False)

pandas.read_csv(filePath) 方法來讀取csv文件時，可能會出現(xiàn)這種錯誤：

ParserError：Error tokenizing data.C error:Expected 2 fields in line 407,saw 3.

是指在csv文件的第407行數(shù)據(jù)，期待2個字段，但在第407行實際發(fā)現(xiàn)了3個字段。

原因：header只有兩個字段名，但數(shù)據(jù)的第407行卻出現(xiàn)了3個字段（可能是該行數(shù)據(jù)包含了逗號，或者確實有三個部分），導致pandas不知道該如何處理。

解決辦法：把第407行多出的字段刪除，或者通過在read_csv方法中設置error_bad_lines=False來忽略這種錯誤：

改為

pandas.read_csv(filePath,error_bad_lines=False)

來忽略掉其中出現(xiàn)錯亂(例如，由于逗號導致多出一列)的行。

KeyError錯誤：

報這種錯是由于使用了DataFrame中沒有的字段，例如id字段，原因可能是：

.csv文件的header部分沒加逗號分割，此時可使用df.columns.values來查看df到底有哪些字段：

print(df.columns.values)

.在操作DataFrame的過程中丟掉了id字段的header，卻沒發(fā)現(xiàn)該字段已丟失。

例如：

df=df[df['id']!='null']#取得id字段不為null的行
df=df['id']#賦值后df為Series，表示df在id列的值，而不再是一個DataFrame,于是丟掉了id的頭，此時若再使用df['id']將報錯。

取列的值，與取列的區(qū)別：

df=df['id']#取id列的值，賦值后df為Series類型，可用print(type(df))來查看其類型
df=df[['id']]#只取df的id列作為一個新的DataFrame，賦值后df仍然是一個DataFrame
df=df[['id','age']]#取df的id和age列作為一個新的DataFrame，賦值后df仍然是一個DataFrame

過濾行

df=df[df['id']!='null']#過濾掉id字段取值為'null'的行

注意，此處的'null'是一個字符串，若df中某行id字段的值不是字符串型，或者為空，將報TypeError：invalid type comparison錯，因為只有相同類型的值才能進行比較。

解決辦法：如果不能保證id列都是string類型，則需要去掉該過濾條件。

補充知識：pandas 使用read_csv讀取文件時產生錯誤：EOF inside string starting at line

解決方法：使用參數(shù) quoting

df = pd.read_csv(csvfile, header = None, delimiter="\t", quoting=csv.QUOTE_NONE, encoding='utf-8')

以上這篇Pandas之read_csv()讀取文件跳過報錯行的解決就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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