


pandas.parser.CParserError: Fehler beim Tokenisieren von Daten
Problem:
Beim Versuch Wenn Sie eine CSV-Datei mit Pandas bearbeiten, stoßen Sie auf Folgendes Fehler:
pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 3, saw 12
Mögliche Lösung:
Eine mögliche Lösung für dieses Problem ist die Verwendung des Parameters on_bad_lines beim Aufruf von pd.read_csv():
data = pd.read_csv('GOOG Key Ratios.csv', on_bad_lines='skip')
Durch die Einstellung von on_bad_lines auf „skip“ ignoriert Pandas alle Zeilen, die es nicht analysieren kann, und fährt mit der Verarbeitung der verbleibenden fort Linien. Dieser Ansatz ist nützlich, wenn Sie den Verlust einiger fehlerhafter Zeilen tolerieren können.
Wenn Sie ungültige Zeilen lieber anders behandeln möchten, z. B. durch die Anzeige einer Warnung oder das Auslösen einer Ausnahme, können Sie eine benutzerdefinierte aufrufbare Funktion für den Parameter on_bad_lines bereitstellen. Weitere Informationen zum Umgang mit fehlerhaften Zeilen finden Sie in der Pandas-Dokumentation.
Hinweis:
Für Pandas-Versionen vor 1.3.0 können Sie den Parameter „error_bad_lines“ verwenden das gleiche Ergebnis erzielen:
data = pd.read_csv("GOOG Key Ratios.csv", error_bad_lines=False)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Pandas „CParserError: Fehler beim Tokenisieren von Daten' beim Lesen von CSV-Dateien behoben werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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