pandas读取csv文件时，对读取报错的行跳过

在使用Pandas的`read_csv()`函数从CSV文件读取数据时，如果遇到错误行（如格式错误、缺失值等），你可以设置`error_bad_lines=False`或`engine='python'`来让`read_csv()`自动跳过这些错误行，而不是中断整个操作。示例如下：

import pandas as pd

try:
    df = pd.read_csv('your_file.csv', error_bad_lines=False, engine='python')
except ValueError:
    print(f"Skipped some rows due to errors.")

# 或者使用 `skiprows` 参数直接指定起始的错误行数
df = pd.read_csv('your_file.csv', skiprows=[i for i in range(1, n) if some_condition]) 

# 这里n是你预期可能出现错误的行数，some_condition是一个判断条件

# 读取完毕后检查是否有缺失值或异常
df.info() # 查看数据框的信息

这样可以避免因单个错误行导致整个数据加载失败。

相关问题

使用pandas读取csv文件时，python终端报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc4 in position 75: invalid continuation byte

这个错误通常是因为读取的csv文件编码格式和Python默认的编码格式不一致所导致的。可以尝试指定文件编码格式来解决这个问题。

例如，如果你的csv文件编码格式是GB2312，可以在读取时指定编码格式如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv', encoding='gb2312')

如果你不知道文件的具体编码格式，可以尝试使用常见的编码格式逐个尝试，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv', encoding='utf-8')

如果还是无法解决问题，可以尝试使用其他的编码格式，例如'gbk'、'iso-8859-1'等。

pandas读取csv文件报错

可能出现以下几种情况导致pandas读取csv文件报错：

1. 文件路径错误：请检查文件路径是否正确，包括文件名、文件路径、后缀名等。

2. 编码格式错误：csv文件的编码格式可能与读取时指定的编码格式不一致。可以尝试使用UTF-8、GBK等常见编码格式。

3. 分隔符错误：csv文件中的分隔符可能与读取时指定的分隔符不一致。可以使用pandas.read_csv()函数中的sep参数指定分隔符。

4. 缺失值处理：csv文件中可能存在缺失值，可以使用pandas.read_csv()函数中的na_values参数指定缺失值的表示方式。

5. 数据类型不一致：csv文件中的某些列可能存在不一致的数据类型，可以使用pandas.read_csv()函数中的dtype参数指定每列的数据类型。

如果以上方法都不起作用，可以尝试打开csv文件并手动检查文件内容是否正确。