pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 16 fields in line 3, saw 2386

最新推荐文章于 2024-06-06 14:51:16 发布
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分类专栏： 六年编程Bug大总结 文章标签： pandas
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lm_is_dc/article/details/137654955
当使用pandas读取CSV文件时遇到ParserError，原因是预期16个字段但发现2386个。错误可能是由于中文字符、浮点数、换行符或#符号导致。解决方案是在读取时指定encoding为'utf-8'，header为None，并设定分隔符为' '。

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

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 16 fields in line 3, saw 2386

1、报错

使用pandas打开csv文件时报错，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
@contact: 微信 1257309054
@file: test.py
@time: 2024/4/11 21:26
@author: LDC
"""
import pandas as pd


file = pd.read_csv(
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成功解决pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 48, saw 2
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-16 1万+
成功解决pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 48, saw 2 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 48, saw 2 解决思路 ...
@Pandas ERROR:ParserError: Error tokenizing data. C error: Buffer overflow caught - possible malform
alston_ethannical的博客
12-23 1241
@Pandas ERROR:ParserError: Error tokenizing data. C error: Buffer overflow caught - possible malform
解决pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line
toby001111的博客
12-05 5790
解决pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line
报错：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 7, saw 2
三妹的博客
10-20 3万+
Pandas 合并 CSV 文件时报错如下： pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 7, saw 2 1、报错原因 中间字符串有错误，因为 read.csv 默认分隔符是“,”，比如前面都是一行没有“，”，后面突然出现一行有“，”，这时这行数据就会变成两列，前面...
pandas读CSV错误：ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line **
MurphyStar的博客
06-06 943
用pandas读取CSV文件时报错，因为读取的是CSV文件，分隔默认采用的是逗号，该错误的可能原因为读取的数据中某一项包含两个字段，即值内可能包含两个逗号。
bug：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: EOF inside string starting at row 143
qq_59629101的博客
02-27 2002
使用Pandas库读取CSV文件报错。
解决pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 48, saw 2
牛肉胡辣汤
10-26 5311
通过上述两种解决方法，我们可以解决 "pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 48, saw 2" 的错误。根据实际情况选择合适的解决方法，并根据具体数据文件的格式进行相应的设置。希望本篇博客对于解决这个错误有所帮助，如果您有其他关于Pandas的问题，欢迎留言讨论。
解决：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 18, saw 4
争渡的博客
05-13 3万+
解决Python进行pd.read_csv出现：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 18, saw 4。
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 10 fields in line 244, saw 11
m0_48196258的博客
03-26 3032
这个错误通常在读取CSV文件时出现，它表明在解析CSV文件的某一行时出现问题。具体而言，该错误表示在第244行中，Pandas期望在该行中看到10个字段，但实际上读取的是11个字段，这导致了解析错误。使用该库，你可以直接打开 CSV 文件，并将其转化为可遍历的 CSV 行对象，然后逐行处理数据。参数可以控制当遇到数据行字段数量不匹配等异常情况时的处理方式，若是遇到该错误将跳过不合格的行继续读取原始数据，而不是抛出异常并终止程序运行。我打开txt文档看了一下，问题是计数错误，出现错误的那一行多了数据。
pycharm读取csv文件出现pandas.errors.ParserError:Error tokenizing data. C error:Expected 2 fields in line
m0_61059796的博客
05-30 1100
原因是在读取文件时，该结果是通过自己更改后缀导致的，即使更改了后缀，但是保存类型依旧为xlsx类型，而不是csv类型。如要保存为csv形式需要在xlsx文件另存时选择csv后缀形式。csv文件不能是自己手动更改后缀实现，需要在另存excel文件时选择存为csv形式。
[946]pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data
周小董
02-28 604
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data mydf = pd.read_csv(filename, encoding=‘utf-8’, error_bad_lines=False) #加上error_bad_lines=False
Python报错：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3……
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报错信息 用Python做数据处理时，报如下错误： pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 28, saw 4 错误原因 首先我们先看一下报错： pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C e...
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data
qq_41663800的博客
08-16 1197
mydf = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8', error_bad_lines=False) #加上error_bad_lines=False
解决ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 53, saw 3
牛肉胡辣汤
10-14 3923
首先，我们需要检查CSV文件的内容，特别是第53行的数据。这个错误通常出现在使用Pandas或其他数据处理库读取CSV文件时，表示在第53行发现了3个字段，而期望的是2个字段。如果CSV文件中的字段分隔符不是逗号，我们需要在读取文件时指定正确的分隔符。在数据处理和分析的过程中，我们经常会遇到各种数据格式的文件，例如CSV、Excel等。然而，有时候在读取这些文件时，我们可能会遇到一些错误，其中一个常见的错误就是​。如果只有少数几行数据格式错误，我们可以尝试跳过这些错误行，继续读取后面的数据。
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 17 fields in line 112, saw 18
Zack的博客
08-07 818
pandas.errors.ParserError
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 113, saw 3
m0_52118763的博客
09-09 4762
pandas读取csv文件问题
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: 的解决【实测成功】
weixin_41529093的博客
01-09 2万+
仅作为记录，大佬请跳过。 用,error_bad_lines=False 背景 博主在运行df = pd.read_csv('label.csv', encoding="utf-8")时， 出现：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 9, saw 19 解决 将代码改为： df = pd.read_csv('label.csv', encoding="utf-8",error_
【Pandas】成功解决ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 17, saw 2
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
05-08 2291
🚀【Pandas探险记】当遇到CSV数据解析的“坑”，你准备好“跳”了吗？💪 🔍Pandas读取CSV时，意外遭遇ParserError？别慌！本文带你从错误本质出发，掌握几种高效解决之道。🌟检查数据源、🔍使用正确分隔符、🛠️忽略错误行、🎯正则表达式助攻……还有Excel文件处理小技巧！💡更重要的是，数据清洗为何如此重要？🧹读完本文，你将一跃成为数据处理高手！#Pandas #ParserError #数据清洗 #Excel处理
Error tokenizing data. C error: Expected 6 fields in line 28790, saw 7
weixin_43718742的博客
12-06 2624
Error tokenizing data Pandas error C error: Expected Fields read_table read_csv 错误标记数据，C错误
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 34, saw 2
最新发布
09-19
当你遇到`ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected X fields in line Y, saw Z`这样的错误，通常意味着Pandas在尝试读取CSV文件时，发现某一行的数据格式与预期不符。这个错误提示表明，Pandas期望第34行有X个字段，但实际读到的是Z个。 要解决这个问题，你可以采取以下步骤： 1. **检查文件内容**[^1]: 检查第34行的实际数据，确保它确实有X个字段（可能是列名或数值）。如果不是，可能需要调整数据格式或修复数据源。 2. **确认分隔符**: 确认你在读取CSV文件时使用的分隔符（如逗号`,`、制表符`\t`或分号`;`）是否正确。如果使用默认的逗号分隔，检查是否有非标准的分隔符或编码问题。 3. **指定正确的结构**: 如果文件格式复杂，可以尝试设置`delim_whitespace=True`，让Pandas能够识别空格作为分隔符；或者使用`header=None`来指示没有预定义的列头，手动指定列的位置。 4. **编码问题**[^2]: 如果文件包含特殊字符，确保设置了正确的文本编码，比如尝试 `encoding='your_encoding'`，替换为实际的编码方式。 5. **缺失值处理**: 某些情况下，可能某个字段是缺失的或未填写的。在这种情况下，考虑使用`na_values`参数告诉Pandas哪些值应该被视为缺失。 6. **异常处理**: 使用try/except语句来捕获和处理此类异常，防止程序中断。例如： ```python try: df = pd.read_csv('file.csv') except pandas.errors.ParserError as e: print(f"解析错误: {e}") # 可能需要修复数据或修改读取选项再重试 ``` 如果你不确定具体原因，可以先尝试这些常见的解决方案，看看能否解决问题。如果还是无法解决，可能需要查看原始数据或进一步调试代码。
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