pandas.read_csv易错用法

最新推荐文章于 2024-11-08 16:02:58 发布
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分类专栏： Python数据分析 文章标签： python 人工智能 大数据 数据分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mxeron/article/details/113004666
这篇博客介绍了如何使用Python的pandas库从CSV文件中读取数据，特别是处理带有特殊字符的文件路径，设置分隔符和列名。强调了在数据读取时设置header=None的重要性，以避免将第一行数据误认为列名。同时，提供了更多关于数据读取的资源链接供进一步学习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

data=pd.read_csv(r'B:\电子书\机器学习实战+源码\machinelearninginaction\Ch02\datingTestSet.txt',
                 sep='\t',names=['Flymiles','Videogames','Icecream','labels'])

文件路径前面一定要加个r，否则后面的反斜杠会被当成转义字符，加r代表后面是一个整体字符串不用python处理
sep分隔符：默认情况为逗号，如果不同的话要进行设置
names：给每一列数据加上列名
header：如果不需要列名，就需要加上header=None，这一步很关键，很多时候因为没有设置导致python把第一行数据当成了列名，最后缺失了一行数据
data=pd.read_csv(filename,header=None)

更多数据读取方法：https://blog.youkuaiyun.com/Mxeron/article/details/112862239

使用 pandas 库操作 csv读写
夜璨如炽
05-16 1536
Python Pandas库操作CSV文件指定读取和写入 一、关于pandas Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（
数据分析索引总结（上）Pandas单级索引
Datawhale
05-28 5115
Datawhale干货作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者寄语：本文对单级索引中的loc、iloc、[]三种方法进行了详细的阐述。同时，对布尔索引，快速标量索引方式、区间索引方...
pandas.read_csv()函数读取文件时，关于“header=None”
qq_42036869的博客
03-17 6825
对于一个没有字段名标题的数据，如data.csv 1.获取数据内容。pandas.read_csv(“data.csv”)默认情况下，会把数据内容的第一行默认为字段名标题。所以我们要给它加列名或者让它以为没有列索引 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv("../data/data.csv") print(df) 为了解决这个问题，我们添加“header=None”，告诉函数，我们读取的原始文件数据没有列索引。因此，read_csv为自动加
pandas.read_csv()函数读取文件是，关于“header=None”影响读取列数区间的闭合和总结
qq_43751200的博客
12-14 2231
read_csv
pd.read_csv 加载数据集
菜鸟学编程
11-13 4499
使用pandas加载一个目录下的数据文件。 import pandas as pd import os #pd.read_csv方法读取./data/sp500.csv文件 path = os.path.join('data','sp500.csv') data = pd.read_csv(path) 得到的data是个行数x列数的二维形式。 只读取某几列，通过pd.read_c...
python：pandas之read_csv
qq_22613769的博客
11-13 1771
导入必要的包 import pandas as pd import numpy as np from pandas.api.types import CategoricalDtype from io import StringIO dtype： 指定整个DataFrame的数据类型或用字典的方式指定各个列的数据类型 data = pd.read_csv('diamonds.csv',dtype=object) data.head() out: carat cut color clarity de
机器学习之K-Means算法
weixin_44367450的博客
06-13 385
K-Means算法对航空公司客户进行分类 1.数据预处理： import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("./air_data.csv", encoding='gb18030', engine='python') print(data.columns) print(data.shape) # 保留票价不为空的值 mask1 ...
Pandas基础2
weixin_46737216的博客
04-23 759
第二章 索引 目录第二章 索引一、单级索引loc方法、iloc方法、[]操作符lociloc[]布尔索引isin方法快速标量索引区间索引利用interval_range方法二、多级索引创建多级索引多层索引的切片多层索引中的slice对象IndexSlice本质上是对多个Slice对象的包装索引Slice可以与loc一起完成切片操作，主要有两种用法索引层的交换swaplevel方法（两层交换）reo...
2021-03-07 pandas(时间序列)
weixin_49487589的博客
03-07 558
生成一段时间序列 代码：date_range(start=None,end=None,periods=None,freq=‘D’) Tips: Start end freq 搭配，生成 start 到end 范围内以频率freq的一组时间索引 start periods freq 搭配，生成 start 开始的以频率freq的periods 个 时间索引 In [8]: pd.date_range(start='20210101',end='20210303',freq='10D')
如何使用Sklearn.KFold和Split,生成训练和验证集？
weixin_43803950的博客
10-21 4988
使用Sklearn 进行K折交叉验证，代码咋写呢 开始正文 先导入需要的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold 读入数据，可以用 pd.read_csv(‘路径名’)。这里就假设数据。假设有5个训练样本x，各对应着一个标签y. 下面代码的y_train是numpy.ndarray 类型，为了使用列表进行索引方便。 y_train = np.array([1,0,1,1,0]
Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行的解决
12-20
读取文件时遇到和列数不对应的行，此时会报错。若报错行可以忽略，则添加以下参数: 样式： pandas.read_csv(***,error_bad_lines=False) pandas.read_csv(filePath) 方法来读取csv文件时，可能会出现这种错误： ParserError：Error tokenizing data.C error:Expected 2 fields in line 407,saw 3. 是指在csv文件的第407行数据，期待2个字段，但在第407行实际发现了3个字段。 原因：header只有两个字段名，但数据的第407行却出现了3个字段（可能是该
python读取写入csv文件_python基础之③csv文件读取和写入
weixin_39968319的博客
12-06 293
python基础之③csv文件读取和写入QQ:3020889729 小蔡QQ:3020889729 ...
【python】pandas库pd.read_csv读取csv文件
A_viola的博客
08-03 1万+
pd.read_csv可读取 csv 格式文档到DataFrame 主要参数：        data = pd.read_csv('./result.csv',sep=',')         data = pd.read_csv('./result.csv',header=None,prefix='XX')         data = pd.read_csv('./result.cs...
pd.read_csv知识
m0_52951519的博客
11-08 3406
是pandas库中用于读取 CSV（逗号分隔值）文件的函数。在 Python 中，使用其中，是你要读取的 CSV 文件的路径。这个路径可以是相对路径（相对于当前 Python 脚本所在的目录），也可以是绝对路径。例如，如果你的 CSV 文件与 Python 脚本在同一目录下，你可以直接使用文件名作为路径，像。如果文件在其他目录，如在data_files文件夹下，你可以使用相对路径，或者使用绝对路径（如file.csvDataFrameDataFramedata.csvopensep',''\t'.tsv。
【Python】进阶学习：pandas--read_csv()用法详解
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-04 3万+
🔥Python进阶学习！🚀深入解析pandas中的read_csv()函数，带你轻松读取CSV数据！📈 从为什么需要read_csv()讲起，到基本用法、参数详解，再到实际案例应用，一文带你全面掌握read_csv()！📚🛠️ 读完这篇文章，你将能够轻松读取CSV文件，提升数据处理效率！💪 快来一起学习吧！#Python #pandas #read_csv #数据分析 #进阶学习
Pandas读取CSV文件
lch737171__的博客
03-12 3689
Pandas读取CSV文件准备工作CSV文件自带列标题直接读出不更改列标题名把原列标题替换成自已的列标题CSV文件无自带列标题读出数据系统自动给编号给列添加标题总结 准备工作 在任意文件夹下建一个CSV文件，如图下所示。 导入ｐａｎｄａｓ import pandas as pd CSV文件自带列标题 直接读出不更改列标题名 data=pd.read_csv('c:\\mypatent\\ensemble1E0669\\IE6690pl.csv') ‘c:\mypatent\ensemble1E0669
Pandas读取.csv操作
qq_36201400的博客
09-22 882
常用操作：取行，取列，删除，保存 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd pic_path = './picture/IMG_20200823_181523.jpg' csv_path = './csv/VIS_R06_12.csv' def read_csv(): data = pd.read_csv(csv_path) #取指定
pandas中的read_csv参数详解
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weixin_44852067的博客
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1.官网语法 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default**,** delimiter=None**,** header='infer’, names=NoDefault.no_default**,** index_col=None**,** usecols=None**,** squeeze=False**,** prefix=NoDefault.no_default**,** mangle_dupe_cols=True**,
Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)
cindy407的博客
06-03 2万+
一、CSV读取和导出 ①基本参数 ②注意事项： header=0/None names=[]/list encoding=‘gbk’/‘utf-8’ index_col=[] 存储路径最好全英文，或直接放入pandas默认的存储路径 名字也纯英文 二、TXT读取和导出 ①基本参数 ②注意事项： sep = ‘\s+’ encoding=‘utf-8’ 三、JSON读取和导出 ①python自带方式...
File "D:\Tools\PythonProject2\main.py", line 12, in <module> selected_data = df[['title', 'price', 'realSales', 'auctionURL', 'shoptitle', 'nick', 'pic_path']] ^^ NameError: name 'df' is not defined
最新发布
03-20
<think>嗯，用户遇到了Python中的NameError，提示'df'未定义。首先，我需要回忆一下常见的导致这个错误的原因。通常，这类错误是因为变量在使用前没有被正确声明或赋值。比如，用户可能在创建DataFrame之前就引用了df，或者拼写错误。 然后，结合用户提供的引用，特别是引用[1]，里面提到pd未定义是因为没有导入pandas库。同样的道理，df未定义可能是因为用户在使用df之前没有创建它。比如，用户可能试图读取一个CSV文件但没有赋值给df，或者忘记调用创建DataFrame的函数。 接下来，我需要检查用户是否可能犯了类似的错误。例如，用户可能写了df = pd.DataFrame(...)但忘记导入pandas，或者拼错了变量名，比如把df写成dF或者其他形式。此外，还有可能用户在使用df的作用域之外访问它，比如在函数内部定义的df却没有返回或声明为全局变量。 解决方案的话，首先应该检查是否导入了pandas，并且正确命名为pd。然后，确保df被正确创建，比如通过读取数据文件或者手动创建DataFrame。同时，检查变量名拼写是否正确，作用域是否正确。如果用户是从其他代码中复制过来的，可能存在缩进问题导致df未被正确创建。 另外，用户提供的引用[3]中提到导入seaborn的问题，虽然这里不直接相关，但说明导入模块的重要性。引用[4]提到的figsize未定义可能涉及matplotlib的导入问题，但同样，变量定义的问题类似。 最后，需要给出具体的步骤，帮助用户一步步排查问题，比如检查导入语句，检查df的创建，检查拼写，检查作用域，以及使用try-except块捕获异常。同时，提醒用户注意代码执行的顺序，确保df在引用之前已经被定义。</think>### Python中解决NameError: name 'df' is not defined 的逐步方案 #### 1. 检查pandas库是否导入 **核心问题**：未导入pandas库或未正确使用别名`pd`。 - **解决方法**：在操作`df`前必须添加导入语句： ```python import pandas as pd # 确保标准缩写为pd ``` #### 2. 检查DataFrame对象的创建 **常见场景**：直接使用`df = ...`但未创建对象。 - **创建方法示例**： ```python # 从文件创建 df = pd.read_csv('data.csv') # 替换实际路径 # 手动创建 df = pd.DataFrame({ '列名1': [1, 2, 3], '列名2': ['a', 'b', 'c'] }) ``` #### 3. 检查变量名拼写与作用域 **易错点**：变量名大小写不一致或作用域限制。 - **验证步骤**： ```python print(type(df)) # 确认df存在且为DataFrame类型 ``` #### 4. 使用try-except捕获异常 **主动调试**：通过异常处理定位问题： ```python try: print(df.head()) except NameError: print("错误：df未定义！请检查创建步骤") ``` #### 5. 代码结构验证（含完整示例） ```python import pandas as pd # 步骤1：导入库 def create_dataframe(): # 步骤2：正确创建对象 return pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df = create_dataframe() # 步骤3：获取对象 try: print(df.head()) # 步骤4：验证访问 except NameError as e: print(f"错误：{e}") ``` ### 根本原因总结 该错误通常由以下原因导致： 1. 缺少`import pandas as pd`声明[^1] 2. DataFrame创建代码未执行（如缩进错误、逻辑分支未触发） 3. 变量名拼写错误（如`DF`、`dF`等） 4. 作用域问题（函数内部创建的df未返回）
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