pandas 预计第 153 行有 10 个字段，看到 11，如何再添加一列答案

【问题标题】：pandas Expected 10 fields in line 153, saw 11,how to add one more columnpandas 预计第 153 行有 10 个字段，看到 11，如何再添加一列
【发布时间】：2021-06-23 04:29:49
【问题描述】：

我有一个 info.txt 文件，它看起来像这样：

B 19960331 00100000 00000000000000 00000000000000 00000000000000 00000000 00000000000000 00000000000000 00000000000000
B 19960430 00099100 00000000000000 00000000000000 00000000000000 00000000 00000000000000 00000000000000 00000000000000
B 19960531 00098500 00000000000000 00000000000000 00000000000000 00000000 00000000000000 00000000000000 00000000000000
B 19980331 00107241 00107241000000 00107241000000 00107241000000 00100000 00100000000000 00100000000000 00100000000000    00000100

你可以看出前 3 行有 10 列，但第四行有 11 列，所以当我阅读 thsi 文件时：

import pandas as pd
    import numpy as np
    df =pd.read_csv('C:\Users\Petter\Desktop\info.txt'，sep=r"\s+", header=None, dtype=str, engine="python")
    df

我得到这个和一个错误：

    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
0   B   19960331    00100000    00000000000000  00000000000000  00000000000000  00000000    00000000000000  00000000000000  00000000000000
1   B   19960430    00099100    00000000000000  00000000000000  00000000000000  00000000    00000000000000  00000000000000  00000000000000
2   B   19960531    00098500    00000000000000  00000000000000  00000000000000  00000000    00000000000000  00000000000000  00000000000000

Skipping line 4: Expected 10 fields in line 4, saw 11. Error could possibly be due to quotes being ignored when a multi-char delimiter is used.

理想情况下，它应该自动向 df 添加一列。输出应如下所示：

    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10
0   B   19960331    00100000    00000000000000  00000000000000  00000000000000  00000000    00000000000000  00000000000000  00000000000000
1   B   19960430    00099100    00000000000000  00000000000000  00000000000000  00000000    00000000000000  00000000000000  00000000000000
2   B   19960531    00098500    00000000000000  00000000000000  00000000000000  00000000    00000000000000  00000000000000  00000000000000

我试过了：

df = pd.DataFrame(pd.np.empty((0, 11)))

但它不起作用。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe numpy

【解决方案1】：

这可行，可能适合您的需求：

df = pd.read_csv(... names=range(11))

【讨论】：

嗨@jch 朋友，你能帮我解决这个问题吗stackoverflow.com/questions/68309137/…

【解决方案2】：

您可以使用 error_bad_lines 参数来避免此错误。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("C:\Users\Petter\Desktop\info.txt", header=None, delimiter=r"\s+", error_bad_lines=False)
df

【讨论】：

我已经这样做了，这会让我跳过错误行，但我仍然需要它。
好吧，如果您需要该行，那么您需要特别提及使用范围读取的列数。
嗨@Raja朋友，你能帮我解决这个问题吗stackoverflow.com/questions/68309137/…