the number of columns changed from 9 to 2 at row 2001; use `usecols` to select a subset and avoid this error

这个错误通常出现在读取文本文件时，文件中的某一行的列数与其他行不同。这可能是因为文件中存在某些无效行或格式错误导致的。解决这个问题的方法是找到出错的行，检查该行的内容是否正确，并尝试将其修正为正确的格式。

另外，如果你确定文件中的数据有固定的格式，可以通过使用 `usecols` 参数来指定需要读取的列，避免出现列数不匹配的错误。例如：

import numpy as np

data = np.loadtxt('file.txt', usecols=range(2, 11))

在这个例子中，我们使用 `range(2, 11)` 来指定需要读取的列的范围，即从第三列开始到第十二列。这样就可以避免读取文件中不必要的列，避免出现列数不匹配的错误。

需要注意的是，使用 `usecols` 参数时需要确保指定的列数与文件中的实际列数相同，否则仍然可能会出现错误。如果文件中的列数不确定，可以使用其他的方法来读取文件，例如使用 Pandas 库，或者手动解析文件中的数据。

相关问题

ValueError: the number of columns changed from 9 to 2 at row 1; use `usecols` to select a subset and avoid this error

这个错误通常是在使用 Pandas 库读取 Excel、CSV 等数据文件时出现的。这个错误的原因是数据文件中的每行数据的列数不一致，导致 Pandas 无法正确地将数据读入 DataFrame 中。解决这个问题的方法是使用 `usecols` 参数来选择需要读入的列，避免读入多余的列或者缺少必要的列。例如，你可以使用以下代码来读取 CSV 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("file.csv", usecols=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

在这个例子中，`usecols` 参数指定了需要读入的所有列的索引号，这样就可以避免出现列数不一致的错误了。如果你只需要读入部分列，可以根据需要修改 `usecols` 参数的值。

the number of columns changed from 23319 to 5515 at row 8107; use `usecols` to select a subset and avoid this error

在Python的Pandas库中，当你读取CSV文件并遇到列数变化的情况，比如从23319列减少到5515列，这可能是由于数据处理过程中某些列被删除或者填充了缺失值。为了避免这种错误，你可以使用`pandas.read_csv()`函数的`usecols`参数。

`usecols`允许你指定想要保留的列名，传入的是列名列表或是一个范围（如整数索引或列标签区间）。例如：

import pandas as pd

# 假设你有一个列名列表，只包含新版本的5515列
selected_columns = ['Column1', 'Column2', ..., 'Column5515']

# 或者如果你知道哪些列是从原始23319列中筛选出来的
selected_columns_range = list(range(8107, 8107 + len(selected_columns)))

df = pd.read_csv('your_file.csv', usecols=selected_columns)
# 或者
df = pd.read_csv('your_file.csv', usecols=selected_columns_range)

这样做可以确保你在读取文件时仅加载你需要的列，避免了因列数变化导致的错误。