Pandas 读取csv文件报错

在本文中，我们将介绍在使用Pandas时读取csv文件时可能会遇到的常见报错及其解决方法。

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错误一：UnicodeDecodeError

这种报错通常出现在读取含有非ASCII字符的文本文件时，如中文、日文等。报错信息如下：

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xcc in position 0: invalid continuation byte

出现该错误时，可以试着指定正确的编码方式，例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='gbk')

如果不知道文件的编码方式，可以尝试多个编码方式，或者使用Python的chardet库来自动识别编码方式。

错误二：ParserError

这种报错通常出现在读取格式不规范的csv文件时。该报错会给出错误的行数和列数，提示错误位置在哪里。例如：

Error tokenizing data. C error: Expected 9 fields in line 87, saw 13

出现该错误时，可以检查csv文件的格式，确保每一行的字段数量一致。还可以指定分隔符和引号类型来解决问题。例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', sep=';', quotechar='"')

错误三：EmptyDataError

这种报错通常出现在读取空文件时，它会提示没有找到任何可以读取的内容。例如：

EmptyDataError: No columns to parse from file

出现该错误时，可以检查文件路径是否正确，或者检查文件是否被删除或清空。

错误四：FileNotFoundError

这种报错通常出现在指定的文件路径不存在时，它会提示找不到指定的文件。例如：

FileNotFoundError: [Errno 2] File file.csv does not exist: 'file.csv'

出现该错误时，可以检查文件路径是否正确，或者确保文件已被正确命名。

总结

以上是Pandas在读取csv文件时常见的报错及其解决方法。在实际使用中，我们需要对csv文件的格式和内容进行仔细检查，以避免出现以上问题。如果遇到报错，可以根据错误信息进行针对性的解决。希望本文能对大家有所帮助，谢谢阅读！