Python-ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 11 fields in line 339, saw 13

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#Python #读取文本 #报错

本文介绍了解决在数据导入过程中遇到的ParserError问题的方法。当数据字段数量与预期不符时，通过设置error_bad_lines=False参数，可以成功跳过错误行并完成数据导入。

但出现问题：ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 11 fields in line 339, saw 13

后面加入error_bad_lines=False，成功导入数据

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 16 fields in line 3, saw 2386
LDC，公众号【轻松学编程】
04-11 1300
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 16 fields in line 3, saw 2386
pandas读CSV错误：ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line **
MurphyStar的博客
06-06 1072
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。
【error solved】Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line XX, saw XX
coding回忆录
04-27 5771
报错内容：Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line XX, saw XX 报错原因：CSV的分隔符设置异常 / 存储的时候格式有问题 解决方法： 方法一 通过csv库进行读取，再遍历，再进行合并保存 （文件不大的情况下可用），太大转置的时候RAM会hang import pandas as pd import csv path = 'file_absolute_path/filename.csv' test = pd.DataFra
java csv 列长度,成功解决pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in lin...
weixin_33778479的博客
03-10 1556
问题描述：Traceback (most recent call last):File "C:/Users/Lenovo/Desktop/水泥数据/dataprocess1.py", line 8, in data1 = pd.read_csv("doubledata.xlsx")File "D:\Users\Lenovo\miniconda3\lib\site-packages\pandas\i...
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 3, saw 2
最新发布
MXIAO56789的博客
07-18 267
摘要：当 pandas.read_csv() 读取 CSV 文件出现列数不一致错误时，可通过以下方法解决：1) 指定正确的分隔符 sep 参数，如使用制表符 \t 或自动检测分隔符；2) 使用 on_bad_lines='skip' 跳过异常行；3) 用 Excel 重新保存为标准 CSV 格式。建议先用代码读取文件前几行检查具体格式问题。重点检查文件分隔符是否统一，编码是否正确（如 GBK）。
python error tokenizing data_Python 3 Pandas错误：pandas.parser.CParserError：错误标记数据。 C错误：第5行中的11个字段，第13...
weixin_39801075的博客
12-21 295
I checked out this answer as I am having a similar problem.However, for some reason ALL of my rows are being skipped.My code is simple:import pandas as pdfname = "data.csv"input_data = pd.read_csv(fna...
解决ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 10 fields in line 13, saw 12
菜鸟IT女
06-21 2957
报错来源 代码如下： import pandas as pd pd.read_csv("data1.txt") 报错如下： 原因及解决方式 这个报错信息的大概含义就是，期待的是10个字段，但是在第13行，出现了12个字段。 而我们需要的是所有的数据，所以就是用python原生的读取文件方式——上下文管理器，并且构造数据为：二维数组，其中每个元素就是单独的一行。 代码如下： # 定义列表data data=[] # 打开data1.txt with open('data1.txt', 'r',enc
python error tokenizing data_Python pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expe...
weixin_42134554的博客
01-13 8101
import pandasas pdinputfile ="E:/pythonytwang/original/chapter15/demo/data/meidi_jd.txt"data = pd.read_csv(inputfile, encoding='utf-8',header=None)--报错如下：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing d...
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 1114
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。
【pd.read_csv出现Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 80, saw 3错误】
guoguoguo1233的博客
05-10 528
刚开始出现错误以为是自己文件存储的问题，其实就是read_csv默认的存储方式是以逗号(,)读取。要明确自己的数据源是以什么方式存储的，这样就可以避免这样的错误了，第一次在csdn上记录，希望自己以后再接再厉！例如我的initial_te_la.csv在存储时，是以sep=‘\t‘进行划分的，但是read_csv是以默认逗号(,)进行读取。也就是说，在利用pd.read_csv读取文件时，规定sep形式。要明确自己的csv文件是以什么格式划分的。
解决pandas读取csv、tsv文件出现错误《ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line...》
西小庄村高伟 的博客
03-16 2万+
pandas读取csv、tsv文件出错
csv文件读取报错Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 3, saw 2处理方法
qq_33267306的博客
09-14 1万+
1、有个csv文件，我直接用pandas库读取，报错Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 3, saw 2，这个应该格式有问题，要打开后，重新保存后才能打开，但由于文件很多，想着能不能用其他方法读取这个csv文件； 2、就是通过csv库进行读取，再遍历，后进行合并： import pandas as pd import csv path = '文件所在位置' test = pd.DataFrame() data = c
解决pandas.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 12 fields in line 268043, saw 13
发现问题，并解决问题，批判性思维
12-05 2140
如题在使用读取csv数据文件时报错。即在268043行出出现了13列的异常情况，可能是某个字段中数据中有导致读取csv出现13列的异常情况（正常应该是12个字段），因为200万条数据出现3条这种异常情况，那就直接delete掉也不影响模型训练，即在读表时使用跳过这三行： [1] https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html
ParserError: Expected 14 fields in line Y saw X和Input contains NaN, infinity or a value too large fo
younger_to_older的博客
08-12 529
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 876, in pandas._libs.parsers.TextReader.read File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 891, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory File "pandas\_libs...
解决：ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 16, saw 2
ZYYRWish_97的博客
10-26 1万+
本来运行没毛病 lbptop_train = pd.read_csv('D:\Workspace\JupyterNotebook\LBP-TOP\lbptop_data_tr.csv', header=None); 换个文件，出错了 lbptop_train = pd.read_csv('D:\Workspace\JupyterNotebook\LBP-TOP\lbptop_data_tr_landmarks.csv', header=None); ParserError: Error tokeniz
Pandas读取CSV错误：Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line **, saw **
fulin9452的博客
11-24 6万+
错误示例： Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 386, saw 2 原因： 分隔符设置错误，尝试设置delimiter='\t' pd.read_csv(filename, header=0, delimiter="\t") 建议： 检查是否在代码中修改默认的分隔符（sep），以及读取的CSV文件分隔符形式 ...
解决：ParserError: Error tokenizing data. C error: Buffer overflow caught - possible malformed input fi
ZYYRWish_97的博客
10-26 4526
解决方法：https://blog.csdn.net/weixin_45798684/article/details/109297232
Python报错：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3……
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水亦心的博客
03-31 10万+
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...
ParserError: Error tokenizing data. C error: EOF inside string starting at row 917
07-22 3703
解决方式： 读文件时加上quoting=csv.QUOTE_NONE data = pd.read_csv(path + '/' + fn,quoting=csv.QUOTE_NONE) quote方式为不引用。读的时候认为内容是不被默认引用符(")包围的。 相关知识点： pandas.read_csv参数 quoting: int or csv.QUOTE_* instance, default 0 控制csv中的引号常量。 可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE...
ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 4, saw 3
06-03
<think>好的，我现在需要帮助用户解决Pandas中遇到的ParserError问题，具体是字段数量不匹配的错误。用户提到错误信息是“Expected1 fieldsin line4, saw3”，也就是在第4行预期1个字段，但实际有3个。我需要根据提供的引用资料和之前的经验，给出解决方案。 首先，我得回忆一下常见的ParserError原因。根据引用[3]和[4]，这类错误通常是因为CSV文件中某些行的字段数与预期不符，可能由于分隔符错误、引号未闭合、换行符或特殊字符等问题。用户的情况是预期1个字段，但实际有3个，说明可能分隔符设置不正确，或者数据中存在额外的分隔符，比如逗号，而默认的sep参数是逗号，导致解析错误。接下来，我需要整理解决方案。引用[3]提到了使用error_bad_lines=False跳过错误行，引用[4]建议调整sep参数，比如设为'\t'。另外，可能还需要处理编码问题，比如指定encoding='utf-8'，或者处理引号问题，使用quoting参数。我需要分步骤列出解决方法，让用户逐步尝试。首先检查分隔符是否正确，如果数据中有逗号但实际分隔符是其他字符，比如制表符，就需要设置sep='\t'。如果数据中的字段包含逗号，可能需要使用引号，所以检查quoting的情况。然后，处理错误行的选项，比如跳过或手动处理。最后，处理编码和文件格式问题，比如指定正确的编码方式，或者检查是否有不规则的换行符。还要注意用户的具体错误是预期1个字段，这说明可能用户的数据实际上并没有使用分隔符，或者分隔符被错误识别。例如，如果整个文件应该是单列，但某些行有逗号导致被分割，这时候需要调整sep参数或处理数据中的逗号。另外，引用[4]中的案例通过设置sep='\t'解决了问题，这可能适用于用户的情况，尤其是如果数据中包含逗号但实际分隔符不是逗号的话。需要提醒用户检查数据实际使用的分隔符，并正确设置sep参数。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步理解可能的相关问题，比如其他常见读取错误或处理脏数据的方法。</think>### 解决ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 4, saw 3 此错误表明Pandas在读取CSV文件时发现某行的字段数与预期不一致（第4行预期1个字段，实际检测到3个字段）。以下是分步解决方案： --- #### **1. 检查分隔符设置** - **问题根源**：CSV文件可能未使用默认逗号（`,`）作为分隔符，或数据中意外包含分隔符。 - **解决方案**： - 明确指定正确的分隔符参数`sep`，例如： ```python pd.read_csv('data.csv', sep='\t') # 若使用制表符分隔 ``` - 若字段包含逗号但需保留为整体，需确保字段用引号包裹，例如： ```csv "字段1,含逗号",字段2,字段3 ``` --- #### **2. 跳过错误行** - **适用场景**：允许丢失少量脏数据时。 - **方法**：设置`error_bad_lines=False`跳过无法解析的行[^3]： ```python data = pd.read_csv('data.csv', error_bad_lines=False) ``` --- #### **3. 手动指定字段数量** - **适用场景**：已知所有行应有固定字段数（如3列）。 - **方法**：通过`names`参数指定列名并验证： ```python data = pd.read_csv('data.csv', names=['列1', '列2', '列3']) ``` --- #### **4. 处理特殊字符与编码** - **问题根源**：文件含中文、换行符或编码不一致。 - **解决方案**： - 指定编码格式`encoding='utf-8'`[^4]： ```python pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') ``` - 处理换行符：设置`lineterminator='\n'`。 --- #### **5. 逐行读取并调试** - **适用场景**：需定位具体错误行。 - **方法**：使用逐行读取并捕获异常： ```python try: data = pd.read_csv('data.csv') except pd.errors.ParserError as e: print(f"错误行号: {e.args[0].split('line ')[1].split(',')[0]}") ``` --- #### **6. 清理数据源** - **最终方案**：直接修复CSV文件： 1. 用文本编辑器打开文件，检查第4行及附近行的分隔符。 2. 删除多余逗号或转义特殊符号（如`\"`）。 --- ### 示例代码 ```python import pandas as pd # 综合解决方案：指定分隔符、跳过错误行、处理编码 data = pd.read_csv('data.csv', sep=',', error_bad_lines=False, encoding='utf-8') print(data.head()) ``` ---
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