解決pandas無法讀取csv文件數(shù)據(jù)的問題
更新時間：2025年07月30日 14:34:31 作者：shengjk1
本文講述作者用Pandas讀取CSV文件時因參數(shù)設置不當導致數(shù)據(jù)錯位,通過調(diào)整delimiter和on_bad_lines參數(shù)最終解決問題,并強調(diào)正確參數(shù)配置對數(shù)據(jù)處理的重要性
一、前言
我有一個 csv 文件，要做數(shù)據(jù)分析，可是用 pandas 死活讀不出來，差點搞崩潰了。
但打開 csv 文件，發(fā)現(xiàn)里面的內(nèi)容啥的還是蠻正常的
并且以 逗號 分割
二、問題復現(xiàn)
1. 問題
import pandas as pd
df=pd.read_csv('./data/test.csv')
df
2. 通過 on_bad_lines=‘warn’ 跳過異常數(shù)據(jù)
不報錯了，但發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)錯位了。
3. 沒辦法了 delimiter=‘\t’
數(shù)據(jù)總算對了，看著是沒有錯位
4. 添加 delimiter后，按列無法取值
仔細想想也應該這樣，因為本來分割符就是 ‘,’
5. 沒有辦法回歸最原始的方式
with open(f'{file_path}', newline='',encoding='utf-8') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
三、總結(jié)
通過本文可見，正確的參數(shù)設置對于使用Pandas讀取CSV文件至關重要。在處理異常數(shù)據(jù)時，合適的參數(shù)選擇和方法應用能有效解決數(shù)據(jù)錯位和取值異常等問題，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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