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python编码格式导致csv读取错误问题(csv.reader,pandas.csv_read)

2024-04-02 19:04:59 939人浏览 安东尼

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摘要

目录python编码格式导致csv读取错误pandas读取csv常见错误及解决1)第一种错误2)第二种错误Python编码格式导致csv读取错误 本文记录python小白我今天遇到的

Python编码格式导致csv读取错误

本文记录python小白我今天遇到的这两个问题(csv.reader和pandas.csv_read):

pandas模块“CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 4, saw 2”错误

csv模块“line contains NULL byte”错误

今天处理数据时疏忽了,而且还偷懒把数据复制到xlsx保存后,直接修改文件后缀成.csv准备用来读取。之后运行算法要读数据的时候果然问题来了。

import pandas as pd
path = 'water30.csv'
df=pd.read_csv(path)

注:后两行可写作df=pd.read_csv('water30.csv')。

但由于read_csv本身有好多参数(虽然这里不用), 故写成path习惯好些。

这样会报错CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 4, saw 2

我在网上查了好多种解决办法,由于read_csv的参数很多,所以各有其词,我这里遇到的应该也只是其中一种,久寻无果。直到我看到这里说看了模块_csv.c的代码后,发现文件里不能有 “\0”, 所以csv文件不可以是unicode编码的,可以是ANSI。

针对我直接改后缀名的结果是,点击那个.csv打开时就已经提示我:


也就是这里改后缀并没有把文件格式弄好。所以我选择“另存为”改选了文件格式为

之后,读取就不会报错了。

注:有个疑问没有解决,就是那个我“直接改后缀得到的那个.csv”我用记事本打开查看了一下,编码就是ANSI啊。那我就不知道为什么报错了……不过问题倒是暂时解决了。

现在读取到的格式为

是个结构体。

另外,对于:csv模块“line contains NULL byte”错误。和上面出现问题原因和解决方案是一样的,比如

import csv
csvfile=file('water30.csv','rb')
reader = csv.reader(csvfile)
for line in reader:
     print line
csvfile.close()

报错:Error: line contains NULL byte

修正后,读入的数据格式为list,如下

[‘1’, ‘2’, ‘2’, ‘1’, ‘2’]
[‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘2’, ‘2’]
[‘1’, ‘2’, ‘1’, ‘1’, ‘1’]
[‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘2’]
[‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘2’, ‘2’]
[‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘2’, ‘2’]
[‘0.697’, ‘0.744’, ‘0.634’, ‘0.403’, ‘0.481’]
[‘0.46’, ‘0.376’, ‘0.264’, ‘0.237’, ‘0.149’]
[‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘1’]

pandas读取csv常见错误及解决

1)第一种错误

错误提示:

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 121, saw 2

解决方法:

import pandas as pd
data = pd.read_csv(inputfile, encoding='utf-8',header=None,sep = '\t')

2)第二种错误

错误提示:

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: EOF inside string starting at line 15945

解决方法:

import pandas as pd
import csv
df = pd.read_csv(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONE, encoding='utf-8')

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。

--结束END--

本文标题: python编码格式导致csv读取错误问题(csv.reader,pandas.csv_read)

本文链接: https://lsjlt.com/news/117823.html(转载时请注明来源链接)

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