ParserError: Expected 14 fields in line Y saw X和Input contains NaN, infinity or a value too large fo_pandas.errors.parsererror: error tokenizing data. -优快云博客

本文详细解析了在使用Pandas读取CSV文件时遇到的常见异常，包括字段数量不匹配及NaN值引发的错误。提供了实用的代码示例，如如何定位错误行、删除多余字段，以及如何处理缺失值，确保数据的完整性和准确性。

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csv文件的相关异常

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\parsers.pyx", line 945, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows
  File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 932, in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows
  File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 2112, in pandas._libs.parsers.raise_parser_error
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 14 fields in line 297, saw 16

按他报错提醒去对应的csv文件中的297
在这里插入图片描述
这里276行一共有16个字段，而定义的字段是14个：

所以需要删除两个数据，出现这一步可能是一不小心造成的

但是删除两个数据后又会出现
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’).
的错误
解决方法：
这是导入的文件

heart_data = pd.read_csv('heart.csv')

首先找到错误参数：

ta=np.isnan(heart_data).any()
print(ta)`在这里插入代码片`

打印出数据中对应的列如果有缺失就会出现 “列名 True”，
这时候执行下一步：

heart_data.dropna(inplace=True)

将数据中对应属性数据缺失的那一行自动删除
如下图，这时结果已经运行出来了
在这里插入图片描述

也可以根据需要对缺失值进行填充处理，填充值自己选择：
train.fillna(‘100’)