Pandas read_csv ожидает неправильное количество столбцов, с оборванным файлом csv

У меня есть файл csv, который содержит несколько сотен строк и 26 столбцов, но последние несколько столбцов имеют только значение в нескольких строках, и они находятся к середине или концу файла. Когда я пытаюсь прочитать его при использовании read_csv(), я получаю следующую ошибку. "ValueError: ожидая 23 столбца, получив 26 в строке 64"

Я не вижу, где явно указывать количество столбцов в файле или как он определяет, сколько столбцов он считает файлом. Дамп ниже

In [3]:

infile =open(easygui.fileopenbox(),"r")
pledge = read_csv(infile,parse_dates='true')


---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-b35e7a16b389> in <module>()
      1 infile =open(easygui.fileopenbox(),"r")
      2 
----> 3 pledge = read_csv(infile,parse_dates='true')


C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.8.1-py2.7-win32.egg\pandas\io\parsers.pyc in read_csv(filepath_or_buffer, sep, dialect, header, index_col, names, skiprows, na_values, thousands, comment, parse_dates, keep_date_col, dayfirst, date_parser, nrows, iterator, chunksize, skip_footer, converters, verbose, delimiter, encoding, squeeze)
    234         kwds['delimiter'] = sep
    235 
--> 236     return _read(TextParser, filepath_or_buffer, kwds)
    237 
    238 @Appender(_read_table_doc)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.8.1-py2.7-win32.egg\pandas\io\parsers.pyc in _read(cls, filepath_or_buffer, kwds)
    189         return parser
    190 
--> 191     return parser.get_chunk()
    192 
    193 @Appender(_read_csv_doc)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.8.1-py2.7-win32.egg\pandas\io\parsers.pyc in get_chunk(self, rows)
    779             msg = ('Expecting %d columns, got %d in row %d' %
    780                    (col_len, zip_len, row_num))
--> 781             raise ValueError(msg)
    782 
    783         data = dict((k, v) for k, v in izip(self.columns, zipped_content))

ValueError: Expecting 23 columns, got 26 in row 64

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Вы можете использовать параметр names. Например, если у вас есть файл csv:

1,2,1
2,3,4,2,3
1,2,3,3
1,2,3,4,5,6

И попробуйте прочитать его, вы получите сообщение об ошибке

>>> pd.read_csv(r'D:/Temp/tt.csv')
Traceback (most recent call last):
...
Expected 5 fields in line 4, saw 6

Но если вы передадите параметры names, вы получите результат:

>>> pd.read_csv(r'D:/Temp/tt.csv', names=list('abcdef'))
   a  b  c   d   e   f
0  1  2  1 NaN NaN NaN
1  2  3  4   2   3 NaN
2  1  2  3   3 NaN NaN
3  1  2  3   4   5   6

Надеюсь, что это поможет.

Ответ 2

вы также можете загрузить CSV с разделителем "^", чтобы загрузить всю строку в столбец, а затем использовать split, чтобы разбить строку на требуемые разделители. После этого вы выполняете concat для слияния с исходным фреймворком данных (при необходимости).

temp=pd.read_csv('test.csv',sep='^',header=None,prefix='X')
temp2=temp.X0.str.split(',',expand=True)
del temp['X0']
temp=pd.concat([temp,temp2],axis=1)

Ответ 3

Предположим, что у вас есть такой файл:

a,b,c
1,2,3
1,2,3,4

Вы можете использовать csv.reader, чтобы сначала очистить файл,

lines=list(csv.reader(open('file.csv')))    
header, values = lines[0], lines[1:]    
data = {h:v for h,v in zip (header, zip(*values))}

и получим:

{'a' : ('1','1'), 'b': ('2','2'), 'c': ('3', '3')}

Если у вас нет заголовка, вы можете использовать:

data = {h:v for h,v in zip (str(xrange(number_of_columns)), zip(*values))}

а затем вы можете преобразовать словарь в dataframe с помощью

import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

Ответ 4

Проблема с данным решением заключается в том, что вам нужно знать максимальное количество требуемых столбцов. Я не мог найти прямую функцию для этой проблемы, но вы можете, безусловно, написать def, который может:

  • прочитайте все строки
  • разделить его
  • подсчитать количество слов/элементов в каждой строке
  • сохранить максимальное количество слов/элементов
  • укажите максимальное значение в опции имен (как предложено Roman Pekar)

Вот def (function), который я написал для своих файлов:

def ragged_csv(filename):
    f=open(filename)
    max_n=0
    for line in f.readlines():
        words = len(line.split(' '))
        if words > max_n:
            max_n=words
    lines=pd.read_csv(filename,sep=' ',names=range(max_n))
    return lines