pandas在读取csv文件中有些行会报错如下：ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 354412, saw 2，读取其中有该种类型错误的行，获取所有行的序号的代码

当你遇到 `ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 354412, saw 2` 错误，这意味着pandas在解析CSV文件时，预计一行只有一个字段，但实际上遇到了两个。为了获取包含这类错误的所有行的序号，你可以按照下面的方式修改代码：

import pandas as pd

try:
    df1 = pd.read_csv('1yue2.csv', error_bad_lines=False)  # 将默认的跳过坏行改为False
except pd.errors.ParserError as e:
    bad_line_numbers = e.args[0].split("\n")[:-1]  # 去掉最后一个空行
    error_rows = [int(line.split(':')[1]) for line in bad_line_numbers if ':' in line]  # 提取行号
    print(f"包含错误的行序号有：{error_rows}")
else:
    print("所有数据都成功读取")

这段代码首先设置 `error_bad_lines=False` 参数，这样pandas会停止在第一个错误处，而不是跳过整个文件。然后，我们从 `ParserError` 对象的异常信息中提取出每一行的错误描述，通过查找冒号 (`:`) 来定位到行号部分，并转换成整数形式。

相关问题

报错pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 6 fields in line 72, saw 7

这个错误通常出现在尝试读取一个 CSV 文件时，发现某一行的列数与文件中定义的列数不一致。这可能是由于该行某个字段中包含了分隔符（如逗号或制表符），导致解析器错误地将其看作是新的字段，从而导致列数不匹配。

要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 打开该文件，找到第 72 行，检查该行是否存在任何分隔符错误或其他语法错误。
2. 如果确认该行存在错误，可以手动修复该行并重新保存文件。
3. 如果该行中包含的数据对你的分析不重要，你可以尝试跳过该行，读取文件的其余部分。

如果以上步骤都不起作用，你可以考虑使用 `error_bad_lines=False` 参数来跳过包含错误的行，但是这可能会导致数据的部分丢失。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', error_bad_lines=False)

最好的方法是检查数据是否正确，并手动修复任何错误，以确保你得到正确的结果。

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 2, saw 3

这个错误通常是由于在读取文件时，某些行的列数与第一行的列数不匹配导致的。可能的原因包括：

1. 数据文件中存在非法字符或格式错误。
2. 数据文件的分隔符不正确。
3. 数据文件中包含了换行符或者其他的特殊字符。

您可以尝试以下方法解决此错误：

1. 检查数据文件的格式是否正确，特别是第一行的列数是否与其他行匹配。
2. 检查数据文件的分隔符是否正确，如逗号、空格、制表符等。
3. 如果文件中包含了特殊字符或者换行符，可以尝试使用 pandas 中的参数进行处理，例如使用 `pd.read_csv(filename, delimiter='\t', escapechar='\\')` 指定分隔符为制表符并且使用反斜杠进行转义。
4. 如果以上方法仍然无法解决问题，可以考虑使用其他的文本编辑器或者转换工具进行处理。