CSV ファイル内の Pandas の「pandas.parser.CParserError: データのトークン化エラー」を修正する方法?

CSV ファイルの読み取り時に「pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data」を解決する方法

次を使用して CSV ファイルを操作する場合パンダの場合、「pandas.parser.CParserError: データのトークン化エラー」というエラーが発生する場合があります。この特定のエラーは、CSV ファイルの行に含まれるフィールドの数が異なる場合に発生し、解析エラーが発生します。

原因の理解:

エラー メッセージは、次のことを示しています。パーサーは特定の行に 2 つのフィールドを予期していましたが、代わりに 12 フィールドが見つかりました。この予想されるフィールド数と実際のフィールド数の不一致により、エラーが発生します。

問題の解決:

この問題を解決するには、主に 2 つの方法があります:

1. 扱いが悪いLines:

   • on_bad_lines='skip': このオプションは、Pandas に無効なデータを含む問題のある行をスキップするように指示し、ファイルの残りの部分をエラーなしで読み取ることができるようにします。 .
   • on_bad_lines='警告':このオプションを使用すると、無効な行に対する警告が生成され、その行の存在が示され、問題の程度を評価できるようになります。高度な処理を行うには、呼び出し可能な関数を渡すことができます。

2. エラー処理:

   • error_bad_lines=False : (Pandas バージョン 1.3.0 未満の場合) このオプションエラーを完全に抑制し、無効な行を含むファイル全体を読み取ることができます。ただし、無効な行に関する情報は提供されません。

コード例:

例として、次のコード:

path = 'GOOG Key Ratios.csv'
data = pd.read_csv(path)

エラーを処理するには、コードを次のように変更できます。

path = 'GOOG Key Ratios.csv'
data = pd.read_csv(path, on_bad_lines='skip')

これらのアプローチのいずれかを使用すると、無効な行が存在しても CSV ファイルを読み取ることができ、Pandas の操作がスムーズに進むようになります

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