修復(fù)Python?Pandas數(shù)據(jù)標(biāo)記錯誤的幾種方法總結(jié)
什么是 Python Pandas 錯誤標(biāo)記數(shù)據(jù)?
當(dāng)您使用 pandas.read_csv() 函數(shù)從 CSV 文件讀取數(shù)據(jù),并且該函數(shù)在標(biāo)記化或解析數(shù)據(jù)時遇到問題時,通常會出現(xiàn)“ Python Pandas 錯誤標(biāo)記數(shù)據(jù)” 。標(biāo)記化是指將數(shù)據(jù)分割成更小的單元(標(biāo)記)的過程,通?;诜指舴瑢τ?CSV 文件,通常是逗號。
修復(fù) Python Pandas 數(shù)據(jù)標(biāo)記錯誤
- 檢查 CSV 文件
- 指定分隔符
- 使用正確的編碼
- 跳過有錯誤的行
- 修復(fù)不平衡的報價
檢查 CSV 文件
當(dāng)我們通過 CSV 文件讀取 Python Pandas 數(shù)據(jù)時,檢查我們上傳的 CSV 文件是否有錯誤至關(guān)重要。要檢查 CSV 文件是否有任何錯誤,您可以通過任何 Excel 或任何您喜歡的編輯器打開 CSV 文件。如果您發(fā)現(xiàn)任何錯誤,請更正錯誤并再次上傳正確的 CSV。

指定分隔符
在 Pandas 數(shù)據(jù)框中讀取 CSV 文件時使用的默認(rèn)分隔符是逗號 (,)。如果您在 CSV 文件中使用任何其他分隔符,則有必要在讀取 CSV 文件時指定該分隔符,否則會錯誤地讀取 CSV 文件或給出錯誤的標(biāo)記數(shù)據(jù)。您可以在讀取 CSV 時指定分隔符,如下所示:
示例:在本例中,我們正在讀取 CSV 文件,其中的數(shù)據(jù)以分號分隔,因此我們在讀取 CSV 文件時指定了分隔符分號 (;),如下所示:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('student_data1.csv', sep=';')
df
輸出

使用正確的編碼
在 Pandas 數(shù)據(jù)幀中讀取 CSV 文件時使用的默認(rèn)編碼是 utf-8。如果您在 CSV 文件中使用任何特殊字符,那么在讀取 CSV 文件時使用正確的編碼至關(guān)重要,否則會錯誤地讀取 CSV 文件或給出錯誤的標(biāo)記數(shù)據(jù)。您可以在讀取 CSV 時指定正確的編碼,如下所示:
示例:在此示例中,我們正在讀取的 CSV 文件中包含特殊字符,因此在讀取 CSV 文件時,我們使用 ascii 編碼,如下所示:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('student_data1.csv', encoding='ascii')
df
輸出

跳過有錯誤的行
讀取上傳的 CSV 文件的默認(rèn)方式是讀取所有行,無論是否有錯誤。如果您知道您的數(shù)據(jù)可能有一些包含錯誤的行,那么有必要指定在讀取 CSV 文件時跳過這些行,否則它將錯誤地讀取 CSV 文件或給出錯誤標(biāo)記數(shù)據(jù)。您可以指定在讀取 CSV 時跳過錯誤行,如下所示:
示例:在此示例中,我們正在讀取的 CSV 文件中有一些包含錯誤的行,因此在讀取 CSV 文件時,我們將跳過包含錯誤的行,如下所示:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('student_data1.csv', on_bad_lines='skip')
df
輸出:

修復(fù)不平衡的報價
我們正在讀取的 CSV 文件中會出現(xiàn)包含不平衡報價的各種情況。在這種情況下,有必要在僅讀取 CSV 文件時修復(fù)不平衡的報價。在此方法中,我們將了解如何修復(fù)那些不平衡的報價。
**示例: **在此示例中,我們正在讀取的 CSV 文件中有一些不平衡的雙引號,因此在讀取 CSV 文件時,我們將修復(fù)不平衡的雙引號,如下所示:
import pandas as pd
import csv
df = pd.read_csv('student_data1.csv', quoting=csv.QUOTE_NONE, quotechar='"')
df
輸出:

結(jié)論:
在 Python Pandas 中讀取不正確的 CSV 文件可能會導(dǎo)致錯誤標(biāo)記數(shù)據(jù),但本文中定義的各種方法將幫助您解決錯誤并正確解析 Pandas 中的 CSV 文件。
到此這篇關(guān)于修復(fù)Python Pandas數(shù)據(jù)標(biāo)記錯誤的幾種方法總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)修復(fù)Python Pandas數(shù)據(jù)標(biāo)記錯誤內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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