讀取 CSV 檔案時如何解決「pandas.parser.CParserError：錯誤標記資料」？

讀取CSV 檔案時處理「pandas.parser.CParserError：錯誤標記資料」

「pandas.parser.CParserError：錯誤標記資料」當pandas遇到a中欄位數量不一致時，會出現「data」錯誤CSV 行。要解決此錯誤並確保順利進行資料操作，請考慮以下事項：

1.檢查編碼錯誤

檢查您的CSV 檔案是否有任何編碼錯誤，例如缺少欄位分隔符號或格式不正確的值。此外，檢查檔案是否具有正確的檔案副檔名（例如 .csv）。

2.調整 CSV 分隔符號

預設情況下，pandas 使用逗號作為 CSV 檔案的分隔符號。但是，如果您的 CSV 檔案使用不同的分隔符號（例如分號），請使用 read_csv().

3 中的 delimiter 參數指定它。忽略壞行

如果遇到少量有問題的行，可以指示 pandas 在讀取 CSV 檔案時跳過它們。您可以使用 read_csv() 中的 on_bad_lines='skip' 參數來執行此操作。

4.使用 CSV 模組

作為 pandas 的替代方案，您可以使用 Python csv 模組來讀取和解析 CSV 檔案。此模組提供了對解析過程的更多控制，讓您更靈活地處理錯誤或不一致。

示例：

要使用csv 模塊，您可以嘗試以下代碼：

with open(path, 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
    data = list(csv_reader)

附加提示：

• 對於低於1.3.0 的Pandas版本，使用 error_bad_lines=False 來抑制錯誤。
• 如果您預計會遇到大量壞行，請使用 on_bad_lines='warn' 或自訂可呼叫函數來適當處理它們。
• 考慮驗證 CSV在將資料匯入 pandas 之前檢查其完整性，以確保其完整性。

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