reports_df = pd.read_csv(StringIO(combined_report), sep=' ')出现 Error tokenizing data. C error: Expected 36 fields in line 4, saw 37

这个错误通常是由于数据中存在分隔符错误或者数据格式错误导致的。你可以尝试以下几种方法解决该问题：

1. 检查数据中的分隔符是否正确，比如是否使用了正确的分隔符以及是否有多余的空格或制表符等。

2. 检查数据的格式是否正确，比如是否有多余的空行、空列或者缺失值等。

3. 尝试使用不同的分隔符，比如逗号、制表符、空格等，看看能否解决问题。

4. 如果数据中包含特殊字符或者中文等非 ASCII 字符，可以尝试指定正确的编码格式来读取数据。

如果以上方法都无法解决该问题，你可以尝试查看数据的原始格式，找出错误并进行修正。

相关问题

df1 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(report_list[0]), sep='\\s+') df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(report_list[1]), sep='\\s+')换一种方式

如果你想将评估报告转换为 pandas DataFrame，可以使用 `pd.DataFrame` 函数。以下是一个可能的代码示例：

import pandas as pd

report_list = [[' precision recall f1-score support 0 0.95 0.96 0.95 10762 1 0.91 0.95 0.93 9339 2 0.91 0.58 0.71 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.92 0.83 0.86 21729weighted avg 0.93 0.93 0.92 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729'], [' precision recall f1-score support 0 0.96 0.96 0.96 10762 1 0.91 0.96 0.93 9339 2 0.91 0.62 0.74 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.93 0.85 0.88 21729weighted avg 0.93 0.93 0.93 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']]

# 将第一个评估报告转换为 DataFrame
df1 = pd.DataFrame([x.split() for x in report_list[0][1:]], columns=report_list[0][:-1])
print(df1)

# 将第二个评估报告转换为 DataFrame
df2 = pd.DataFrame([x.split() for x in report_list[1][1:]], columns=report_list[1][:-1])
print(df2)

输出结果应该是两个 DataFrame，分别对应于两个评估报告的表格形式。

请注意，这只是一个示例，具体实现可能因你的使用环境而有所不同。如果你需要处理多个评估报告，也可以使用循环或列表推导式来遍历整个列表或者选择特定的元素。另外，由于评估报告的格式可能因不同的库或函数而异，你可能需要根据实际情况来调整代码。

运行这个代码import pandas as pd from io import StringIO from urllib import request url_csv = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.csv" url_txt = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.txt" data_csv = request.urlopen(url_csv).read().decode(encoding='utf-8') dlists_csv = [rw for rw in StringIO(data_csv)] data_txt = request.urlopen(url_txt).read().decode(encoding='utf-8') dlists_txt = [rw for rw in StringIO(data_txt)]

这段代码将从给定的CSV和TXT链接导入数据，并将其存储在dlists_csv和dlists_txt中。

请确保你已经安装了pandas库，然后运行这段代码。在运行之前，你需要将url_csv和url_txt替换为你想要导入的实际链接。

import pandas as pd
from io import StringIO 
from urllib import request

url_csv = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.csv"
url_txt = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.txt"

data_csv = request.urlopen(url_csv).read().decode(encoding='utf-8')
dlists_csv = [rw for rw in StringIO(data_csv)]

data_txt = request.urlopen(url_txt).read().decode(encoding='utf-8')
dlists_txt = [rw for rw in StringIO(data_txt)]

请确保你在运行代码之前已经连接到互联网，并且可以访问这些链接。