使用pandas处理CSV文件时遇到的问题案例？

原创 灰太狼 2025-02-12 05:27 33阅读 0赞

在Pandas处理CSV文件时，可能会遇到以下几种问题：

  1. 文件不存在或路径错误：
    ```python
    import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘invalid_path.csv’)

  1. 运行这段代码会报`FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory`。
  3. 2. CSV格式不正确：
  4. 如果CSV文件的列名没有引号，Pandas可能会误认为这些是字符串。
  5. ```python
  6. import pandas as pd
  8. df = pd.read_csv('column_name_no_quotes.csv')

运行这段代码会将列名当作字符串处理，可能会导致数据丢失或错误。

  1. 读取大CSV文件时内存不足：
    如果CSV文件非常大，超过Pandas默认的内存限制，那么在读取时可能会引发MemoryError。
    ```python
    import pandas as pd

模拟大CSV文件，比如10GB

with open(‘large_file.csv’, ‘r’) as f:
df = pd.read_csv(f, chunksize=10**9) # 分块读取

在内存允许的情况下，合并分块数据

df = pd.concat(df, ignore_index=True)

现在可以安全地使用合并后的DataFrame了

```
在处理大文件时，可以考虑分块读取和处理，以避免一次性占用过多内存。

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