总结4个Python数据读取的常见问题
2022-10-26

read_csv()是python数据分析包pandas里面使用频次较高的函数之一。它包括的参数差不多20个,可能一开始未必需要完整知道每个参数作用。不过,随着使用的深入,实际数据环境愈发复杂,处理的数据上亿行后,就会出现这样那样的问题,这样催促我们反过头来再去理解某些参数的作用。

今天,总结平时使用read_csv(),经常遇到的几个问题。

1、UnicodeDecodeError

read_csv 默认读入文件的编码格式为:utf-8,如果读入文件无法被utf-8编码,就会报上面的错误。

可是我们怎么知道读入文件的编码格式呢?今天,为大家介绍一个这方面的包:chardet,它能返回文件的编码格式。使用前先用pip install chardet,安装一下。 接下里这样编写返回编码格式,file为读入的文件名称。

# 获取文件编码类型def get_encoding(file):    # 二进制方式读取,获取字节数据,检测类型    with open(file, 'rb') as f:        return chardet.detect(f.read())['encoding']

通过charadet包分析出文件的编码格式后,不管使用 python原生的open, read,还是pandas的read_csv,都可以传入给参数encoding.

2、 sep分隔符

常见文件的分隔符,比如 , , csv文件默认为逗号,不过常用的大数据库,比如hive,有时会使用分隔符为 ,这时候就需要调整参数sep. 这类错误比较好解决。

3、读取文件时遇到和列数不对应的行,此时会报错

尤其在读入文件为上亿行的,快读完时,突然报出这个错,此行解析出的字段个数与之前行列数不匹配。

此时,需要调整一个参数:error_bad_lines为false,意思是忽略此行。

pandas.read_csv(***,error_bad_lines=False)

实际项目,读入的文件数据环境比我们预想的复杂。假设我们的数据文件默认分隔符为逗号,然后如果某行的某个单元格取值为:

'山东省, 潍坊市, 青州市'

就光这一个单元格,就会解析出多列,报错那也是自然的,这就要求我们在读入之前对数据做好充分的清洗。

4、EOF inside string starting at line 错误

这个错误在读入文件时,经常也会出现。这类错误需要修改 quoting参数。

df = pd.read_csv(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONE )

默认取值为0,遇到错误时,可以根据文档调整。

quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0Control field quoting behavior per csv.QUOTE_* constants. Use one of QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3).

更多常见读取错误,欢迎大家留言。

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