我有大约 5 万行的大型 .csv 文件，其中包含 2,000 列的数据，然后是大约 20 万行，其中包含 6,000 列。
我正在导入多个文件:
pd.concat((pd.read_csv(f,index_col='Unnamed: 0', error_bad_lines=False) for f in file_list))
这可能会在 6,000 列的第一行上给出错误，而它预计只有 2,000 列，或者通过添加 error_bad_lines=False 它会跳过所有 6,000 列行。
在这种情况下，如果有必要，我很乐意丢弃所有 2,000 列行。有什么方法可以用 pandas 做到这一点吗？
最佳答案
正如您所发现的，read_csv 从第一行获取其预期长度，并且仅将过长的行视为“坏”；列太少的行用 NA 填充。根据具体情况，有一些可能适合您的解决方案:
跳过短行。
如果您知道将有多少个 2,000 列的行，特别是如果每个文件都相同，请使用 skiprows 从 6,000 列部分的开头开始阅读。
阅读所有内容，然后删除坏行。
这需要一些努力，因为正如您所发现的，pandas 使用文件的第一行来确定预期字段的数量；您需要添加包含 6,000 列的标题或将正确长度的 names 传递给 read_csv 。这将导致您的 2,000 列行填充大量 NA 值，之后您可以使用 dropna 和适当的阈值来删除包含超过 4,000 个 NA 的行。
事先对文件进行一些预处理
如果这是一次性情况，您只需要处理当前的一组文件，并且将来不会遇到新的文件，并且您可以通过命令行访问文件所在的位置，则它是一行 awk拉出所需长度的线:
awk -F, 'NF==6,000" file.csv > fixed_file.csv
关于python - Pandas:read.csv() - 只读具有特定列长度的行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50349287/