熊猫( read_csv )接受不存在的列名
熊猫( read_csv )接受不存在的列名
提问于 2016-12-12 11:57:20
如果在输入文件中找不到usecols中指定的列，是否可以使Pandas.csv()引发错误？例如，在下面的示例中，我希望Pandas引发一个异常，因为输入文件中没有名为"hello“的列：
import pandas as pd
# Write dummy-data
csv = r"""col1,col2,col3
one,two,three"""
with open("data.csv", "w") as out:
out.write(csv)
# Read dummy-data to DF
df = pd.read_csv("data.csv", usecols=["col1", "col2", "hello"])
print df.to_string(index=False)输出：
col1 col2 col3
one two NaN因此，Pandas读取文件中的第三个列名("col3")并用NaNs填充它，而不是引发"hello“不存在的错误。我希望在读取文件时得到通知，而不是在将文件读入内存后验证文件内容。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2016-12-12 12:03:46
您只需读取标题，并使用isin测试是否存在所有预期的列名。
In [10]:
import io
csv = r"""col1,col2,col3
one,two,three"""
# Read dummy-data to DF
cols=["col1", "col2", "hello"]
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv), usecols=cols, nrows=0)
df.columns.isin(cols)
Out[10]:
array([ True, True, False], dtype=bool)您可以使用all来测试是否存在所有的cols：
In [11]:
df.columns.isin(cols).all()
Out[11]:
False此外，您还可以反转掩码以查找丢失的col：
In [18]:
np.array(cols)[~df.columns.isin(cols)]
Out[18]:
array(['hello'],
dtype='<U5')您可以将此逻辑放入用户函数中，以返回任何缺少列名的列表：
def missingCol(cols, path):
read_cols = pd.read_csv(path, usecols=cols, nrows=0).columns
return np.array(cols)[~read_cols.isin(cols)].tolist()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/41100373
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