import pandas as pd data=pd.read_csv('goods.csv',encoding='utf-8') data.insert(2,'goods','') def get_goods(title): left=title.index('[') right=title.index(']') return title[left+1:right] data['goods']=data['title'].apply(get_goods) data.to_csv('goods.csv',index=None,encoding='utf-8')报错cannot insert goods, already exists

这个错误提示是因为你想要在第3列插入一列名为“goods”的数据，但是你的数据集中已经有一个叫做“goods”的列了，所以插入失败了。你可以选择覆盖原来的“goods”列或者重新命名你要插入的这一列。如果你想覆盖原来的“goods”列，可以直接将下面这行代码中的“goods”改为你想要的值，比如“new_goods”：

如果你想要重新命名你要插入的这一列，可以将下面这行代码中的“goods”改为你想要的值，比如“new_goods”，同时也要将上面的代码中的“goods”改为你想要的新列名：

相关问题

import pandas as pd data = pd.read_csv('../data/movie_metadata.csv') UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa8 in position 5663: invalid start byte

这个错误是由于pandas尝试使用UTF-8编解码读取CSV文件时遇到了无效的字节。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 指定正确的编码方式：尝试查看CSV文件的编码方式，并在读取时指定正确的编码方式。常见的编码方式包括UTF-8、latin-1等。例如，如果你知道文件使用的是latin-1编码，你可以使用以下代码来读取文件：

data = pd.read_csv('../data/movie_metadata.csv', encoding='latin-1')

2. 忽略错误行：在读取CSV文件时，你可以尝试指定`error_bad_lines=False`参数来忽略包含无效字节的行。这样可以跳过包含错误的行继续读取有效的行。

data = pd.read_csv('../data/movie_metadata.csv', error_bad_lines=False)

3. 使用其他工具进行转换：如果以上方法仍然无法解决问题，你可以尝试使用其他工具将文件转换为UTF-8编码或其他可被pandas正确解析的编码方式。例如，你可以使用文本编辑器将文件另存为UTF-8编码。

请注意，确保你了解源文件的正确编码方式，并选择适当的方法来解决问题。

import sys import pandas as pd import numpy as np from google.colab import drive !gdown --id '1wNKAxQ29G15kgpBy_asjTcZRRgmsCZRm' --output data.zip !unzip data.zip # data = pd.read_csv('gdrive/My Drive/hw1-regression/train.csv', header = None, encoding = 'big5') data = pd.read_csv('./train.csv', encoding = 'big5')

这段代码是一个Python脚本，它导入了一些必要的库和模块，并使用Google Colab的一些功能来下载和解压缩数据文件。让我逐行解释给你：

- `import sys`: 导入sys模块，它提供了与Python解释器系统相关的功能和变量。
- `import pandas as pd`: 导入pandas库并将其重命名为pd，pandas是一个用于数据分析和处理的流行库。
- `import numpy as np`: 导入numpy库并将其重命名为np，numpy是一个用于科学计算的库，提供了高性能的数组和矩阵运算。
- `from google.colab import drive`: 从google.colab模块中导入drive模块，它提供了与Google驱动器的交互功能。
- `!gdown --id '1wNKAxQ29G15kgpBy_asjTcZRRgmsCZRm' --output data.zip`: 这是一个命令行命令，使用gdown工具下载文件。`--id`参数指定了要下载的文件ID，`--output`参数指定了下载后保存的文件名为data.zip。
- `!unzip data.zip`: 这是另一个命令行命令，用于解压缩data.zip文件。
- `data = pd.read_csv('./train.csv', encoding = 'big5')`: 该行代码使用pandas的`read_csv()`函数读取名为train.csv的文件，并将数据保存到名为data的DataFrame对象中。`encoding = 'big5'`参数指定了文件的编码方式为big5。

请注意，这段代码在Google Colab环境中运行，它使用了一些特定于该环境的功能（如Google Drive的访问和命令行命令），因此在其他环境中可能需要做相应的修改。