解決pandas無(wú)法讀取csv文件數(shù)據(jù)的問(wèn)題
更新時(shí)間：2025年07月30日 14:34:31 作者：shengjk1
本文講述作者用Pandas讀取CSV文件時(shí)因參數(shù)設(shè)置不當(dāng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯(cuò)位,通過(guò)調(diào)整delimiter和on_bad_lines參數(shù)最終解決問(wèn)題,并強(qiáng)調(diào)正確參數(shù)配置對(duì)數(shù)據(jù)處理的重要性
一、前言
我有一個(gè) csv 文件，要做數(shù)據(jù)分析，可是用 pandas 死活讀不出來(lái)，差點(diǎn)搞崩潰了。
但打開(kāi) csv 文件，發(fā)現(xiàn)里面的內(nèi)容啥的還是蠻正常的
并且以 逗號(hào) 分割
二、問(wèn)題復(fù)現(xiàn)
1. 問(wèn)題
import pandas as pd
df=pd.read_csv('./data/test.csv')
df
2. 通過(guò) on_bad_lines=‘warn’ 跳過(guò)異常數(shù)據(jù)
不報(bào)錯(cuò)了，但發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)位了。
3. 沒(méi)辦法了 delimiter=‘\t’
數(shù)據(jù)總算對(duì)了，看著是沒(méi)有錯(cuò)位
4. 添加 delimiter后，按列無(wú)法取值
仔細(xì)想想也應(yīng)該這樣，因?yàn)楸緛?lái)分割符就是 ‘,’
5. 沒(méi)有辦法回歸最原始的方式
with open(f'{file_path}', newline='',encoding='utf-8') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
三、總結(jié)
通過(guò)本文可見(jiàn)，正確的參數(shù)設(shè)置對(duì)于使用Pandas讀取CSV文件至關(guān)重要。在處理異常數(shù)據(jù)時(shí)，合適的參數(shù)選擇和方法應(yīng)用能有效解決數(shù)據(jù)錯(cuò)位和取值異常等問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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