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Pandas DataFrame.to_csv() 写入时规避额外列出现问题？

python

在 Pandas DataFrame.to_csv() 写入过程中规避意外列的出现

在使用 Pandas DataFrame 作为数据解析和存储媒介时，你可能遇到过一个棘手的问题，即在长时间运行后，DataFrame.to_csv() 方法会意外地向 CSV 文件中写入额外的列。本文将深入探讨这个问题的根源，并提供一系列有效的解决方案。

问题陈述

你在处理大量数据时，利用 Pandas 创建了一系列 CSV 文件，每个文件都包含特定信息。你创建了一个单独的文件夹来存储这些文件，其中每个文件包含一组共享播放列表的歌曲列表以及它们共享的频率。在经过 6 多小时的运行时间后，你的程序中的子进程开始出现异常：

"pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 5 fields in row 142, saw 9"

之前，子进程中还出现了三个非关键错误，但你并未在意。第一个错误是某些文件名太长，你解析了这些名称以删除有问题的字符，并决定使用多字符替换。第二个错误是由于某些文件为空。第三个错误是一些数字被解释为浮点数而不是整数。

初步搜索结果表明，大多数人遇到的问题都是非 Pandas 创建的 CSV 文件，但你的所有文件都源自 Pandas。此异常的发生率与运行时间成正比。在撰写本文时，你在运行以下代码时看到了另一个错误：

"self._shared[i] = int( frame.loc[i]["count"] )"
"TypeError: cannot convert the series to <class 'int'>"

你在最近一次运行之前刚刚添加了 int()，希望它能强制浮点值转换为整数。

你使用正则表达式替换来从字符串中去除转义字符和逗号，以尝试减轻额外列错误。

根源探究

那么，是什么可能导致 Pandas 将一个未知的字符串扩展到多个列中呢？

  • 数据类型不一致： 确保你的数据类型与你预期的一致。例如，数字列是数字，字符串列是字符串，日期列是日期。
  • 分隔符错误： 在将数据写入 CSV 文件时使用正确的分隔符。默认分隔符是逗号，但你也可以使用制表符或其他分隔符。
  • 多余空格： 在将数据写入 CSV 文件之前，删除任何多余的空格。这可以防止字符串被意外分割成多个列。
  • 特殊字符处理不当： 如果你在数据中遇到任何特殊字符，请使用转义字符来转义它们。这将防止这些字符被解释为分隔符。

解决方案

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 检查数据类型

使用 Pandas 的 dtypes 属性或 info() 方法来检查数据类型。确保数字列是数字，字符串列是字符串，日期列是日期。

2. 使用正确的分隔符

使用 sep 参数指定正确的分隔符。默认分隔符是逗号，但你也可以使用制表符或其他分隔符。

3. 删除多余空格

使用 strip() 方法或正则表达式来从字符串中删除多余的空格。

4. 使用转义字符

如果你在数据中遇到任何特殊字符，请使用转义字符来转escape() 方法。

5. 使用 StringIO

使用 StringIO 对象作为 to_csv() 方法的输出缓冲区。这可以防止由于缓冲区溢出而导致的错误。

import io

output = io.StringIO()
df.to_csv(output)
csv_data = output.getvalue()

6. 分批写入

如果你处理大量数据，请分批写入 CSV 文件。这可以防止内存问题和缓冲区溢出。

chunksize = 10000

for i in range(0, len(df), chunksize):
    df[i:i+chunksize].to_csv(filename)

7. 使用自定义分隔符

如果你发现默认分隔符会导致问题，请使用自定义分隔符。

df.to_csv(filename, sep="|")

8. 升级 Pandas

确保你使用的是 Pandas 的最新版本。较新版本的 Pandas 可能会包含已解决此问题的错误修复。

结论

通过应用这些方法，你可以有效地解决 Pandas DataFrame.to_csv() 在长时间运行后写入额外列的问题。请记住，根据你的特定数据集和环境，可能需要调整这些方法。

常见问题解答

1. 为什么在长时间运行后会发生此问题？

可能是由于数据类型不一致、分隔符错误、多余空格、特殊字符处理不当或缓冲区溢出。

2. 如何防止出现多余的空格？

使用 strip() 方法或正则表达式来从字符串中删除多余的空格。

3. 分批写入有什么好处？

分批写入可以防止内存问题和缓冲区溢出。

4. 如何使用 StringIO？

使用 StringIO 对象作为 to_csv() 方法的输出缓冲区。这可以防止由于缓冲区溢出而导致的错误。

5. 如何升级 Pandas？

在终端中运行以下命令：

pip install pandas --upgrade