'TextFileReader' object has no attribute 'isnull'

这个错误通常是因为pandas库中的TextFileReader对象没有isnull()方法导致的。isnull()方法是pandas.DataFrame对象的方法，用于检查DataFrame对象中的缺失值。如果您想检查TextFileReader对象中的缺失值，可以先将其转换为DataFrame对象，然后再使用isnull()方法。例如：

import pandas as pd
reader = pd.read_csv('your_file.csv', chunksize=1000)
for chunk in reader:
    df = pd.DataFrame(chunk)
    print(df.isnull().sum())

相关问题

: 'TextFileReader' object has no attribute 'itersplittables'

对不起，我的回答中有一个误解。`pd.read_csv`函数并不会直接返回一个`itersplittables`属性。实际上，如果你想要按块读取并处理大型CSV文件，你应该使用`read_csv`的`iterator`功能配合`chunks`参数，而不是`itersplittables`。这是正确的做法：

import pandas as pd

# 每次读取100万行数据作为一块
for chunk in pd.read_csv('1yue2.csv', iterator=True, chunksize=1e6):
    # 遍历每个数据块
    for df in chunk:
        # 检查是否有多于1列的行（异常行），并移除它们
        cleaned_chunk = df[df.shape[1] == 1]
        
        # 保存干净的数据块到新的文件
        file_name = f'1yue2_split_{len(cleaned_chunk)}_.csv'  # 使用当前块的数量作为文件名的一部分
        cleaned_chunk.to_csv(file_name, mode='a', header=False if file_name.split('_')[1].isdigit() else True)  # 追加写入，首次写入时设置header

# 对于原始文件的处理，你可以考虑在完成所有迭代后再进行相应操作

这里我们没有一次性读取整个文件到内存，而是每次处理一部分，这样可以降低内存消耗。

AttributeError: 'TextFileReader' object has no attribute 'append'

这个错误通常是因为代码中使用了已经被弃用的方法或属性。在这种情况下，'TextFileReader'对象没有'append'属性，因此会出现'AttributeError'错误。可能的解决方案是使用新的方法或属性来代替已弃用的方法或属性。

以下是一些可能的解决方案：

1. 检查代码中是否使用了已经被弃用的方法或属性。
2. 尝试使用新的方法或属性来代替已弃用的方法或属性。
3. 确保你的Python版本是最新的，以便使用最新的方法和属性。
4. 如果你使用的是第三方库，请确保你使用的是最新版本，并查看文档以了解已弃用的方法和属性。