pandas读取大批量数据报错情况，处理方法

最新推荐文章于 2024-05-01 22:08:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-05-01 22:08:00 发布

· 496 阅读

0 ·

版权

文章标签：

#python #开发语言

python 专栏收录该内容

15 篇文章

订阅专栏

当使用Pandas的`read_table`函数读取大规模数据时，可能会遇到错误。本文介绍了如何通过设置参数如`skiprows`、`quoting`和`error_bad_lines`来避免错误，例如设定错误行的处理方式为忽略，从而成功读取文件。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

.pandas读取大批量数据报错情况，处理方法：

file_reader = pd.read_table(input_file_path,sep='\t', header=None, skiprows=1,quoting=csv.QUOTE_NONE,error_bad_lines=False)

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

yiweiwei516

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Python|Pyppeteer实现自动大批量筛选Facebook账号(9)

Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者

05-10

1090

本文是该专栏的第9篇，结合优质项目案例讲解，后面会持续分享Pyppeteer的干货知识，记得关注。项目背景和需求：使用python实现对Facebook账号进行批量筛选并分类，并对正常登录账号保存cookie，整个流程用并发实现。项目环境：Python，Pyppeteer。在文中会附带源码，下面跟着笔者直接往下看正文详细内容。

pd.read_csv()详解（理解20%满足80%应用场景）

热门推荐

漫步量化

01-09

7万+

官方文档 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None,...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

如何使用Pandas处理大批量数据

03-05

Why and How to Use Pandas with Large Data ，如何使用Pandas处理大批量数据，介绍了如何减少内存消耗，学习利用pandas进行大批量数据处理不错的参考资料。

pandas数据量过大时卡慢

IT基础架构

01-16

1312

pandas数据量过大时卡慢笔者在处理28行数据，想将数据用python pandas库处理，发现卡住了。未深入探索pandas机制。临时去掉该库的使用，手动维护一个结果集。

懵逼了？当 Pandas 遇上超大规模的数据集咋办？

Python数据挖掘

12-13

891

大家好，又是新的一周。大家一般会用Pandas模块来对数据集进行进一步的分析与挖掘关键信息，但是当我们遇到数据集特别特别大的时候，内存就会爆掉，今天我就来分享几个技巧，来帮助你避免遇到上述提到的这个情况。注：文末提供技术交流群 read_csv()方法当中的chunksize参数 read_csv()方法当中的chunksize参数顾名思义就是对于超大csv文件，我们可以分块来进行读取，例如文件当中有7000万行的数据，我们将chunksize参数设置为100万，每次分100万来分批读取，代码如下 # r

Pandas 如何处理超大规模数据

Python小二

11-07

3178

作者|SaraA.Metwalli 译者|盖磊策划|陈思处理大规模数据集时常是棘手的事情，尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下，可以使用 Python...

pandas分批读取大数据集教程

09-16

主要介绍了pandas分批读取大数据集教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python Django 大量数据如何做分页处理

最新发布

wjianwei666的专栏

05-01

189

当一个表中有很多符合查询条件的数据的时候，我们往往不需要把他们全部一次性取出来，那样对查询效率或者服务器性能来说都会是一个极大的挑战:例如最简单的商城，假设商城中有一万个数据，但我们在前端可能只会每次看到一页.该查询同样是通过子查询扫描字段id，因为它不需要进行表的关联，而是一个简单的比较，在不知道上一页最大id的情况下，是比较推荐的用法。当然该查询的问题也在于，如果最大id不是连续的，则我们不一定能拿到这个id，比如当前在第3页，需要查询第5页的数据，就不行了。一个经典的思想就是分批展示和处理它们。

python导出百万数据到excel_使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧分享

weixin_40003046的博客

11-30

669

（1）问题描述：为了更好地展示数据，Excel格式的数据文件往往比文此文件更具有优势，但是具体到python中，该如何导出数据到Excel呢？如果碰到需要导出大量数据又该如何操作呢？此文主要解决以上两个问题。（2）具体步骤如下：1.第一步，安装openpyxl,使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是2.2.6版本，但是centos自动安装的是4.1版本,...

Python数据处理相关语法整理

crabstew的博客

03-17

1071

【Tensorflow之数据处理】Tensorflow加载CSV数据，实现分类数据和连续数据自动输入到神经网络

Brianone的博客

05-11

2209

文章修改至 https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/csv 设置和获得数据 import需要的库： functools：适合于高阶函数，作用于或返回其他函数的函数，一般来说，对于该模块，任何可调用对象都可以视为一个函数 numpy：矩阵处理 tensorflow_datasets： pandas：数据分析 import functools import numpy as np import tensorflow as tf import te.

error_bad_lines=False

Better to Run than Curse the Road

12-25

4793

# 跳过超出header字段的行，如4个字段，579行出现了 5个 pd.read_table(, error_bad_lines=False) # 显示的跳过信息 b'Skipping line 579: expected 4 fields, saw 5\n'

导入pandas出现错误，解决办法SyntaxError

weixin_43722565的博客

06-03

6954

解决办法SyntaxError: (unicode error) ‘utf-8’ codec 刚开始想研究一下pandas，但是导入包的时候发现，没有pandas模块，通过cmd去导入，导入成功了没有出现报错。接下来打开pycharm，去import pandas时，还是提示没有pandas模块，进入pycharm导包的地方，没有看到pandas加载进来，接着从pycharm file–>setting–>project interpreter–>‘+’，去导入pands时还是报错： c

一个语句解决pandas读取数据遇到的编码不符，忽略错行的问题

小白tree的博客

05-14

3973

有时候文件会报错编码问题或者是像下面这样数据不规范导致的问题： ParserError：Error tokenizing data.C error:Expected 2 fields in line 407,saw 3. # 先通过open解决部分行有字节编码错误，errors='ignore' with open('your.csv', encoding='utf-8',errors='ignore') as f: # 再解决部分报错行如 ParserError：Error tokenizing dat

解决pandas导入报错：UnicodeDecodeError:‘utf-8‘ code can‘t decode byte 0xb1 in position 0: invalid start by

zzzzzfffftttt的博客

03-11

1723

当用pandas导入数据时报错，这是一种编码错误原代码 data=pd.read_csv('city.txt') 修正代码 data=pd.read_csv('city.txt',encoding='gbk') 即：编码方式改成 ‘gbk’ ，GBK即汉字内码扩展规范，英文名称为Chinese Internal Code Specification。由国家标准总局发布，是一种汉字编码。 ...

python中usecols_pandas read_表中的usecols导致“列表索引超出范围”

weixin_39846898的博客

12-09

1268

当用pandas解析一些数据时，我只想选择2列。在pd.read_table的帮助提到了一个usecols选项，它似乎正是我想要的：usecols : array-like, default NoneReturn a subset of the columns. All elements in this array must eitherbe positional (i.e. integer in...

4 个Python数据读取的常见错误

人生苦短，还不用Python？

10-04

1835

read_csv()是python数据分析包pandas里面使用频次较高的函数之一。它包括的参数差不多20个，可能一开始未必需要完整知道每个参数作用。不过，随着使用的深入，实际数据环境愈发复杂，处理的数据上亿行后，就会出现这样那样的问题，这样催促我们反过头来再去理解某些参数的作用。今天，总结平时使用read_csv()，经常遇到的几个问题。 1、UnicodeDecodeError read_...

python的pandas库中read_table的参数

uvwxyzhao的博客

07-02

3万+

pandas中read_table的参数:官方说明地址:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_table.html参数如下:pandas.read_table(filepath_or_buffer,sep='\t',delimiter=None, header='inf...

pandas库读取csv文件报错

05-23

可以尝试以下几个方法解决这个问题： 1. 确认文件路径是否正确，特别是注意文件名和文件后缀名是否正确。 2. 确认文件是否存在，如果不存在，可以使用`os.path.exists()`函数判断。 3. 确认文件中是否存在非法字符，如果存在，可以使用文本编辑器进行处理。 4. 确认文件编码格式是否正确，可以使用`encoding`参数指定编码格式，如`pd.read_csv("file.csv", encoding="utf-8")`。 5. 如果文件较大或者数据量较多，可以尝试使用`chunksize`参数将数据分块读取，如`pd.read_csv("file.csv", chunksize=1000)`。如果以上方法仍然无法解决问题，可以尝试使用其他文件读取方式，如使用`numpy`库的`loadtxt`函数或者`csv`库的`reader`函数。