熊猫on_bad_lines =“跳过”什么也不做
熊猫on_bad_lines =“跳过”什么也不做
提问于 2022-05-21 00:47:38
我正在尝试读取一个csv文件，其中有一行，其中有一个额外的列(用于学校)，我使用的是on_bad_lines = 'skip‘
df = pd.read_csv('dataset.csv', usecols = ["technique used","efficacy of technique used","education level", "XoviD21 result"], on_bad_lines='skip')
这似乎没有运行，因为行在dataset中，不知道它是否与我使用usecols的方式有关？
谢谢
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-05-21 04:57:47
usecols正在定义要包含的列。其他的都被忽略了。因此，坏的行错误永远不会触发：
sim_csv = io.StringIO(
'''A,B,C
11,21,31
12,22,32
13,23,33,43 # Bad Line
14,24,34
15,25,35'''
)默认处理-检测到坏行：
df = pd.read_csv(sim_csv)
ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 4, saw 4对于usecols，坏行中的额外数据将被忽略：
sim_csv.seek(0)
df = pd.read_csv(sim_csv, usecols=['A','B','C'])
df
A B C
0 11 21 31
1 12 22 32
2 13 23 33
3 14 24 34
4 15 25 35没有usecols和on_bad_lines='skip'，坏行将被删除：
sim_csv.seek(0)
df = pd.read_csv(sim_csv, on_bad_lines='skip')
df
A B C
0 11 21 31
1 12 22 32
2 14 24 34
3 15 25 35页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/72325898
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