python读取csv忽略错误

利用Python读取CSV文件是非常常见的数据处理任务。但是，CSV文件中可能会包含一些错误或不规则的行，这可能会导致Python无法正确地读取整个文件。因此，在读取CSV文件时忽略错误非常重要。

这里提供两种方法来忽略读取CSV文件时的错误。

1. 使用Python的内置csv模块

在Python中，您可以使用内置的csv模块来处理CSV文件。使用csv模块读取CSV文件时，可以添加一个try-except语句来捕获并处理任何异常。

以下是读取CSV文件并忽略错误的示例代码：

```python

import csv

with open('example.csv') as csv_file:

csv_reader = csv.reader(csv_file)

# skip header row

next(csv_reader)

for row in csv_reader:

try:

# process row data

data = row[0], row[1], row[2]

print(data)

except Exception as e:

# handle exception

print("Error:", e)

pass

```

这个示例代码会读取一个名为"example.csv"的CSV文件并将其行处理成一个元组。此代码包含一个try-except语句块，它记录任何异常并跳过该行。

2. 使用pandas库

另一方面，您可以使用pandas库来读取和处理CSV文件。使用pandas中的read_csv函数，可以添加一个参数来忽略读取CSV文件时的错误或不规则的行。

以下是使用pandas库读取CSV文件并忽略错误的示例代码：

```python

import pandas as pd

try:

df = pd.read_csv('example.csv', error_bad_lines=False)

except Exception as e:

print("Error:", e)

```

这个示例代码将读取一个名为"example.csv"的CSV文件并创建一个Pandas数据帧。其中，`error_bad_lines=False`参数可以忽略错误或不规则的行。

需要注意的是，忽略错误可能会导致某些数据无法被正确读取。因此，需要根据具体情况来决定是否忽略错误。

另外，还有一些注意要点：

- 确定CSV文件的格式，包括数据类型和分隔符。

- 如果CSV文件中包含标头行，则需要跳过该行。

- 确定读取数据的方式，是按行读取还是批量读取，并确定每次读取的行数。

- 处理错误时要注意记录和排除错误。

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