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这篇文章主要讲解了“Python数据读取的常见错误”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python数据读取的常见错误”吧！
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1、UnicodeDecodeError
read_csv 默认读入文件的编码格式为：utf-8，如果读入文件无法被utf-8编码，就会报上面的错误。
可是我们怎么知道读入文件的编码格式呢？今天，为大家介绍一个这方面的包：chardet，它能返回文件的编码格式。使用前先用pip install chardet，安装一下。 接下里这样编写返回编码格式，file为读入的文件名称。
# 获取文件编码类型def get_encoding(file):# 二进制方式读取，获取字节数据，检测类型with open(file, 'rb') as f:return chardet.detect(f.read())['encoding']
通过charadet包分析出文件的编码格式后，不管使用 python原生的open, read，还是pandas的read_csv，都可以传入给参数encoding.
2、 sep分隔符
常见文件的分隔符，比如 , \t, csv文件默认为逗号，不过常用的大数据库，比如hive，有时会使用分隔符为\t，这时候就需要调整参数sep. 这类错误比较好解决。
3、读取文件时遇到和列数不对应的行，此时会报错
尤其在读入文件为上亿行的，快读完时，突然报出这个错，此行解析出的字段个数与之前行列数不匹配。
此时，需要调整一个参数：error_bad_lines为false,意思是忽略此行。
pandas.read_csv(***,error_bad_lines=False)
实际项目，读入的文件数据环境比我们预想的复杂。假设我们的数据文件默认分隔符为逗号，然后如果某行的某个单元格取值为：
'山东省, 潍坊市, 青州市'
就光这一个单元格，就会解析出多列，报错那也是自然的，这就要求我们在读入之前对数据做好充分的清洗。
4、EOF inside string starting at line 错误
这个错误在读入文件时，经常也会出现。这类错误需要修改 quoting参数。
df = pd.read_csv(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONE )
默认取值为0，遇到错误时，可以根据文档调整。
quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0Control field quoting behavior per csv.QUOTE_* constants. Use one of QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3).
感谢各位的阅读，以上就是“Python数据读取的常见错误”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python数据读取的常见错误这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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