我有一个多行csv，产生以下错误:
df1 = pd.read_csv('df1.csv', skiprows=[176, 2009, 2483, 3432, 7486, 7608, 7990, 11992, 12421])
ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 52 fields in line 12541, saw 501
您可能已经注意到，我有多行代码会产生ParserError。
为了解决这个问题，我只是更新'skiprows'以包含错误并继续解析csv。我有超过3万行代码，我宁愿一次完成所有这些，而不是在Jupyter Notebook中点击run，得到一个新的错误，然后更新。否则，我希望它能跳过错误并解析其余的，我已经尝试过用这种方式搜索解决方案-但是所有的SO响应对我来说太复杂了，无法为我的数据结构遵循和复制。
注:为什么当使用只有一行的skiprows时，比如177，我可以输入skiprows = 177，但是当使用带有列表的skiprows时，我必须做skiprows = '错误行- 1'?为什么计数会改变?
熊猫≥1.3
应使用read_csv(pandas≥1.3.0)的on_bad_lines参数
df1 = pd.read_csv('df1.csv', on_bad_lines='warn')
这将跳过无效行并给您一个警告。如果你使用on_bad_lines='skip'，你跳过行没有警告。on_bad_lines='error'的默认值会在第一个问题上引发错误并终止。
熊猫& lt;1.3
参数为error_bad_lines=False、warn_bad_lines=True。