Fehlerhafte Daten überspringen

In dieser Übung nutzt du Parameter von read_csv(), um Dateien mit fehlerhaften Daten zu handhaben, zum Beispiel Datensätze mit mehr Werten als Spalten. Standardmäßig führt der Versuch, solche Dateien zu importieren, zu einem spezifischen Fehler: pandas.errors.ParserError.

Einige Zeilen in den Vermont-Steuerdaten sind hier beschädigt. Um die guten Zeilen zu laden, müssen wir pandas anweisen, Fehler zu überspringen. Außerdem möchten wir, dass pandas uns warnt, wenn eine Zeile übersprungen wird, damit wir den Umfang der Datenprobleme einschätzen können.

pandas wurde als pd importiert. Der Übungscode wird versuchen, die Datei zu lesen. Wenn ein pandas.errors.ParserError auftritt, läuft der Code im except-Block.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Vereinfachte Datenaufnahme mit pandas</Kurs>

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Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

try:
  # Import the CSV without any keyword arguments
  data = ____
  
  # View first 5 records
  print(data.head())
  
except pd.errors.ParserError:
    print("Your data contained rows that could not be parsed.")

Code bearbeiten und ausführen