使用pandas读取csv时获取错误行数/错误数( error_bad_lines)

在使用 pandas 读取 CSV 文件时，有时会遇到格式错误或不符合预期的行，这些行可能会导致读取失败。pandas 提供了一个参数 error_bad_lines，用于控制如何处理这些错误行。

基础概念

• error_bad_lines: 这是一个布尔值参数，默认为 False。当设置为 True 时，pandas 会跳过包含错误的行，并打印出错误行的信息。

相关优势

1. 容错性: 允许程序在遇到格式错误的行时继续运行，而不是完全失败。
2. 数据清洗提示: 通过跳过错误行并打印错误信息，可以帮助用户识别和修复数据中的问题。

类型与应用场景

• 类型: 这是一个布尔类型的参数。
• 应用场景: 主要用于处理大型数据集或在数据质量不高的情况下，确保数据读取过程不会因为个别错误行而中断。

示例代码

以下是一个示例代码，展示了如何使用 error_bad_lines 参数：

import pandas as pd

# 尝试读取CSV文件，并跳过错误行
try:
    df = pd.read_csv('your_file.csv', error_bad_lines=True)
    print("Data loaded successfully, but some lines were skipped due to errors.")
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

# 查看读取到的数据
print(df.head())

遇到问题时的原因及解决方法

原因

1. 格式错误: CSV 文件中的某些行可能包含不正确的分隔符、缺失的列或额外的空格。
2. 编码问题: 文件可能使用了不兼容的字符编码。
3. 数据不一致: 某些行的数据类型可能与预期不符。

解决方法

1. 检查并修复CSV文件:
   • 打开CSV文件，手动查找并修正错误行。
   • 使用文本编辑器或专门的CSV编辑工具进行批量修正。

• 使用 warn_bad_lines 参数:
  • 设置 warn_bad_lines=True 可以在跳过错误行时发出警告，而不是直接抛出错误。
  • 设置 warn_bad_lines=True 可以在跳过错误行时发出警告，而不是直接抛出错误。
• 预处理数据:
  • 在读取CSV之前，可以先进行一些预处理步骤，如删除空白行、统一编码格式等。
• 使用 on_bad_lines 参数（适用于pandas 1.3.0及以上版本）:
  • 自 pandas 1.3.0 起，可以使用 on_bad_lines 参数来自定义处理错误行的行为。
  • 自 pandas 1.3.0 起，可以使用 on_bad_lines 参数来自定义处理错误行的行为。

通过这些方法，可以有效地处理CSV文件中的错误行，确保数据读取过程的顺利进行。