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

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。

pandas读取csv文件，跳过最后四行

可以使用pandas中的`skipfooter`参数来跳过csv文件的末尾行，具体使用方法如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', skipfooter=4, engine='python')

其中`skipfooter`参数指定要跳过的末尾行数，`engine='python'`指定使用Python解析引擎。请注意，该参数仅适用于Python引擎，如果使用默认的C引擎，则无法使用`skipfooter`参数。