小编这次要给大家分享的是Pandas中read_csv()读取文件跳过报错行怎么办，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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读取文件时遇到和列数不对应的行，此时会报错。若报错行可以忽略，则添加以下参数:

样式：

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

pandas.read_csv(filePath) 方法来读取csv文件时，可能会出现这种错误：

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

是指在csv文件的第407行数据，期待2个字段，但在第407行实际发现了3个字段。

原因：header只有两个字段名，但数据的第407行却出现了3个字段（可能是该行数据包含了逗号，或者确实有三个部分），导致pandas不知道该如何处理。

解决办法：把第407行多出的字段删除，或者通过在read_csv方法中设置error_bad_lines=False来忽略这种错误：

改为

pandas.read_csv(filePath,error_bad_lines=False)

来忽略掉其中出现错乱(例如，由于逗号导致多出一列)的行。

KeyError错误：

报这种错是由于使用了DataFrame中没有的字段，例如id字段，原因可能是：

.csv文件的header部分没加逗号分割，此时可使用df.columns.values来查看df到底有哪些字段：

print(df.columns.values)

.在操作DataFrame的过程中丢掉了id字段的header，却没发现该字段已丢失。

例如：

df=df[df['id']!='null']#取得id字段不为null的行
df=df['id']#赋值后df为Series，表示df在id列的值，而不再是一个DataFrame,于是丢掉了id的头，此时若再使用df['id']将报错。

取列的值，与取列的区别：

df=df['id']#取id列的值，赋值后df为Series类型，可用print(type(df))来查看其类型
df=df[['id']]#只取df的id列作为一个新的DataFrame，赋值后df仍然是一个DataFrame
df=df[['id','age']]#取df的id和age列作为一个新的DataFrame，赋值后df仍然是一个DataFrame

过滤行

df=df[df['id']!='null']#过滤掉id字段取值为'null'的行

注意，此处的'null'是一个字符串，若df中某行id字段的值不是字符串型，或者为空，将报TypeError：invalid type comparison错，因为只有相同类型的值才能进行比较。

解决办法：如果不能保证id列都是string类型，则需要去掉该过滤条件。

补充知识：pandas 使用read_csv读取文件时产生错误：EOF inside string starting at line

解决方法：使用参数 quoting

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

看完这篇关于Pandas中read_csv()读取文件跳过报错行怎么办的文章，如果觉得文章内容写得不错的话，可以把它分享出去给更多人看到。

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