pandas存储pkl格式报错invalid argument错误解决方法

当使用Pandas进行大文件存储遇到22invalidargument错误时,本文介绍了一种解决方案:采用hdf格式存储,它与pickle有相近的存储速度,但对大文件的兼容性更佳。

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pandas 存储pickle如果出现 22 invalid argument错误的时候,有可能就是pickle不支持将如此大的数据序列化,可考虑使用hdf格式存储,和pickle有相似的速度,但是对大文件兼容的更好。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df.to_hdf('data.hdf', key='data') 

 

<think>好的,我现在要解决用户在使用Pandas读取文件时遇到的“无效不可打印字符U+202A”的错误。首先,我需要理解这个错误的原因。根据用户提供的引用内容,问题出在文件路径中包含了一个Unicode字符\u202a,这个字符通常是在从文件属性中复制路径时自动添加的,而用户可能没有注意到。这个字符在路径中是看不见的,但会导致Python无法正确识别路径,从而引发OSError。 接下来,我需要考虑用户可能尝试过的解决方法。比如,用户可能检查了路径中的反斜杠或中文字符,但根据引用[2]和[3],这些问题并不是根源。正确的解决方法是避免从文件属性中复制路径,而是手动输入或从资源管理器地址栏复制。 然后,我需要整理出具体的解决步骤。首先,建议用户手动输入路径,或者从资源管理器的地址栏直接复制路径。这样可以避免引入隐藏的Unicode字符。同时,用户可能需要检查路径字符串中是否包含不可见字符,可以通过打印路径长度或使用repr函数来查看。此外,还可以使用Python的字符串处理方法来去除这些字符,比如使用strip或replace方法。 最后,我需要考虑用户可能遇到的其他相关问题,比如如何验证路径是否正确,或者如何预防此类问题再次发生。例如,建议用户使用原始字符串或Pathlib库来处理文件路径,这些方法可以减少路径处理中的错误。</think>### 问题分析 在使用Pandas读取文件时遇到错误`OSError: [Errno 22] Invalid argument:'\u202a...'`,原因是文件路径中包含了不可见的Unicode控制字符`U+202A`(LEFT-TO-RIGHT EMBEDDING)。该字符通常是因为从文件属性中直接复制路径导致的[^2][^3]。 --- ### 解决方法 #### 1. 手动输入路径 直接手动输入文件路径,避免从文件属性或第三方工具复制路径。例如: ```python import pandas as pd path = "F:/N49-N1120190525.csv" # 手动输入路径 df = pd.read_csv(path) ``` #### 2. 从资源管理器地址栏复制路径 在Windows资源管理器中: 1. 进入文件所在文件夹 2. 点击地址栏,直接复制路径(不要右键文件属性复制) 3. 粘贴后补充文件名,例如: ```python path = "C:/Users/Desktop/keliu.xlsx" # 从地址栏复制路径 ``` #### 3. 检查并清理路径中的隐藏字符 若已复制路径,可通过以下方式检查: ```python path = '\u202aC:/Users/Desktop/test.xlsx' print(repr(path)) # 输出:'\u202aC:/Users/Desktop/test.xlsx' # 清理隐藏字符 clean_path = path.strip('\u202a\u202b\u202c') # 移除Unicode控制字符 df = pd.read_csv(clean_path) ``` --- ### 验证路径是否合法 - **检查路径长度**:`print(len(path))`,若长度异常可能包含隐藏字符 - **使用`os.path.exists()`**: ```python import os if os.path.exists(clean_path): print("路径有效") else: print("路径无效") ``` --- ### 预防措施 - 优先使用`Pathlib`库处理路径(自动规范化路径): ```python from pathlib import Path path = Path("F:/N49-N1120190525.csv") df = pd.read_csv(path) ``` - 避免混合正反斜杠,统一使用正斜杠`/`或双反斜杠`\\` ---
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