Python Pandas Verileri Tokenleştirme Hatası

Bir .csv dosyasını işlemek için pandas kullanmaya çalışıyorum ancak bu hatayı alıyorum:

pandas.parser.CParserError: Veri tokenize edilirken hata oluştu. C hatası: 3. satırda 2 alan bekleniyordu, 12 görüldü

Pandas dokümanlarını okumaya çalıştım ama hiçbir şey bulamadım.

Benim kodum basit:

path = 'GOOG Key Ratios.csv'
#print(open(path).read())
data = pd.read_csv(path)

Bunu nasıl çözebilirim? Csv modülünü mü yoksa başka bir dil mi kullanmalıyım?

Dosya Morningstar'den alınmıştır

Ronak Shah
Edited question 2017ösp0ös15 Aralık 2017 в 3:00
Programlama
csv python pandas
2013ööp54öö1 Ağustos 2013 в 1:54
44 görünümler
Çözüm

sen de deneyebilirsin;

data = pd.read_csv('file1.csv', error_bad_lines=False)

Bunun, rahatsız edici satırların atlanmasına neden olacağını unutmayın.

Renaud
Edited answer 2019ösp44ös16 Mart 2019 в 4:44
Yorumlar (9)

Ayrıştırıcının kafası dosyanın başlığıyla karışıyor. İlk satırı okuyor ve bu satırdan sütun sayısını çıkarıyor. Ancak ilk iki satır dosyadaki gerçek veriyi temsil etmiyor.

Bunu data = pd.read_csv(path, skiprows=2) ile deneyin

Yorumlar (0)

Ben de aynı sorunla karşılaştım. Aynı kaynak dosya üzerinde pd.read_table() kullanmak işe yarıyor gibi görünüyordu. Bunun nedenini izleyemedim ama benim durumum için yararlı bir geçici çözüm oldu. Belki daha bilgili biri neden işe yaradığı konusunda daha fazla ışık tutabilir.

Düzenle: Bu hatanın, dosyanızda gerçek verilerle aynı formata sahip olmayan bazı metinler olduğunda ortaya çıktığını buldum. Bu genellikle (read_csv kullanırken) gerçek verilerinizle aynı sayıda virgülle ayrılmayacak olan üstbilgi veya altbilgi bilgileridir (bir satırdan fazla, bu nedenle skip_header çalışmaz). read_table kullanıldığında sınırlayıcı olarak bir sekme kullanılır, bu da kullanıcıların mevcut hatasını ortadan kaldırabilir ancak başka hatalara yol açabilir.

Bunu genellikle fazladan verileri bir dosyaya okuyup read_csv() yöntemini kullanarak aşıyorum.

Kesin çözüm gerçek dosyanıza bağlı olarak farklılık gösterebilir, ancak bu yaklaşım benim için birkaç durumda işe yaradı

Legend_Ari
Edited answer 2017ööp32öö9 Temmuz 2017 в 9:32
Yorumlar (0)