本文主要是介绍【Pandas驯化-02】pd.read_csv读取中文出现error解决方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
【Pandas】驯化-02pd.read_csv读取中文出现error解决方法
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🌵文章目录🌵
- 🎯 一、Pandas中的read_csv文件
- 💡 二、pd.read_csv重要参数
- 🔍 三、pd.read_csv读取错误解决
- 读取数量变少
- 读取报编码错误
- 读取报C Token问题
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🎯 一、Pandas中的read_csv文件
Pandas支持各种类型的文件格式的读写操作例如：csv、txt、json、execl等，实际工作中一般以CSV文件格式为主，大部分时间使用的函数为read_csv函数，少部分json数据格式使用read_json，对于大多数情况下的结构化数据通过read_csv读取数据并对其进行处理，execl有其他的read_execl函数。
read_csv()是Pandas库中用于读取CSV文件的函数。CSV文件是一种常用的数据文件格式，通常由逗号分隔的文本组成。read_csv()函数可以将CSV文件中的数据读取到Pandas的DataFrame对象中，便于进行数据分析和处理。
💡 二、pd.read_csv重要参数
read_csv() 函数的常用参数包括：
- filepath_or_buffer: CSV文件的路径或文件对象。
- sep: 分隔符，默认为逗号。
- delimiter: 分隔符，默认为None。
- header: 指定数据文件的行数作为列名，默认为0，表示第一行是列名。设为None时表示无列名。
- names: 自定义列名。
- index_col: 指定某列作为行索引。
- usecols: 从数据文件中选择特定的列进行读取。
- dtype: 指定列的数据类型。
- skiprows: 跳过指定行数不读取。
- nrows: 读取指定行数的数据。
- na_values: 将特定值识别为缺失值。
- parse_dates: 指定日期列进行日期解析。
- 以下为一个read_csv的用法
import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
🔍 三、pd.read_csv读取错误解决
read_csv读取数据常用的错误总的来说为读取的时候数量变少问题、utf编码问题、c token问题，对于这等问题大多数为环境因素、编码因素、里面中文空格符等因素导致，本文针对不同的方案进行针对性处理。
读取数量变少
quoting: 当读取csv文件时，如果数据中有"等特殊符号，则可能会出现读取数据少了很多，这个时候就需要加上这个参数保证数据没有出错,quoting=3,具体如下：
df = pd.read_csv('test.csv', sep='\t', header='infer',names=None, usecols=None, prefix=None, dtype=None, engine='python', skiprows=None, nrows=None, quoting=3,enconding='utf-8')
读取报编码错误
遇到pandas读取出现utf-8的编码问题，可以使用shell中的iconv将数据转为utf-8,iconv -f utf-8 -t utf-8 > aa,然后read_csv的时候加上参数quoting=3, engine=‘python’, error_bad_lines=False
读取报C Token问题
对于上述的问题，如果觉得少数的错误数据是可以去掉丢失的，那么这个时候可以采用读取的时候丢掉的方法即可，但是需要注意一下Pandas的版本问题，如果想要使用上述的error_bad_lines=False参数来跳过错误，具体将pandas的版本设置为pip install pandas=1.42，不然的话会报不存在该参数的错误
对于版本超过1.42的2.0的Pandas版本可以使用参数：on_bad_lines可以指定通过该参数设置为skip来跳过错误
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