Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
07 Июл 2023
2 мин
1969

Ошибка токенизации данных в Pandas

Существует распространенная проблема, с которой сталкиваются многие начинающие пользователи Python и библиотеки Pandas при работе с CSV-файлами. Проблема

Существует распространенная проблема, с которой сталкиваются многие начинающие пользователи Python и библиотеки Pandas при работе с CSV-файлами. Проблема заключается в возникновении ошибки при попытке прочитать CSV-файл с помощью функции pd.read_csv(). Ошибка может выглядеть примерно так:

pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 3, saw 12

Эта ошибка указывает на то, что в процессе чтения файла возникли проблемы с токенизацией данных. Токенизация — это процесс разделения входных данных (в данном случае, строк CSV-файла) на отдельные «кусочки» — токены. В случае CSV-файлов токенами обычно являются отдельные значения, разделенные запятыми.

Ошибка возникает, когда количество токенов в строке не соответствует ожидаемому. В данном случае, ожидалось 2 поля (токена), но в третьей строке было обнаружено 12 полей.

Эта проблема может возникнуть, если в CSV-файле есть строки с большим или меньшим количеством полей, чем в остальных строках. Это может быть вызвано множеством причин, включая некорректное форматирование данных или ошибки при экспорте данных в CSV.

Вот пример кода, который может вызвать такую ошибку:

import pandas as pd

path = 'my_data.csv'
data = pd.read_csv(path)

Чтобы исправить эту проблему, можно воспользоваться параметром error_bad_lines функции pd.read_csv(). Если установить его значение в False, то строки с некорректным количеством полей будут пропущены, и они не окажутся в итоговом DataFrame. Вот как это можно сделать:

import pandas as pd

path = 'my_data.csv'
data = pd.read_csv(path, error_bad_lines=False)

Однако стоит отметить, что этот подход просто игнорирует проблемные строки, а не исправляет их. Если эти строки содержат важные данные, то лучше попробовать исправить исходный CSV-файл, чтобы он соответствовал правильному формату.

Добавить комментарий