'TextFileReader' object is not subscriptable

这个错误通常是由于尝试对不支持索引的对象进行索引操作而引起的。在Python中，只有可迭代的对象才支持索引操作，例如列表、元组和字符串等。如果您尝试对不支持索引的对象进行索引操作，就会出现“'type' object is not subscriptable”或“'TextFileReader' object is not subscriptable”这样的错误。这通常意味着您需要更改代码以使用正确的对象类型或更改对象以支持索引操作。

相关问题

'TextFileReader' object has no attribute 'isnull'

这个错误通常是因为pandas库中的TextFileReader对象没有isnull()方法导致的。isnull()方法是pandas.DataFrame对象的方法，用于检查DataFrame对象中的缺失值。如果您想检查TextFileReader对象中的缺失值，可以先将其转换为DataFrame对象，然后再使用isnull()方法。例如：

import pandas as pd
reader = pd.read_csv('your_file.csv', chunksize=1000)
for chunk in reader:
    df = pd.DataFrame(chunk)
    print(df.isnull().sum())

: 'TextFileReader' object has no attribute 'itersplittables'

对不起，我的回答中有一个误解。`pd.read_csv`函数并不会直接返回一个`itersplittables`属性。实际上，如果你想要按块读取并处理大型CSV文件，你应该使用`read_csv`的`iterator`功能配合`chunks`参数，而不是`itersplittables`。这是正确的做法：

import pandas as pd

# 每次读取100万行数据作为一块
for chunk in pd.read_csv('1yue2.csv', iterator=True, chunksize=1e6):
    # 遍历每个数据块
    for df in chunk:
        # 检查是否有多于1列的行（异常行），并移除它们
        cleaned_chunk = df[df.shape[1] == 1]
        
        # 保存干净的数据块到新的文件
        file_name = f'1yue2_split_{len(cleaned_chunk)}_.csv'  # 使用当前块的数量作为文件名的一部分
        cleaned_chunk.to_csv(file_name, mode='a', header=False if file_name.split('_')[1].isdigit() else True)  # 追加写入，首次写入时设置header

# 对于原始文件的处理，你可以考虑在完成所有迭代后再进行相应操作

这里我们没有一次性读取整个文件到内存，而是每次处理一部分，这样可以降低内存消耗。