Ignorer les données erronées
Dans cet exercice, vous allez utiliser des paramètres de read_csv() pour traiter des fichiers contenant des données non conformes, comme des enregistrements avec plus de valeurs que de colonnes. Par défaut, tenter d'importer de tels fichiers déclenche une erreur spécifique, pandas.errors.ParserError.
Certaines lignes des données fiscales du Vermont sont corrompues. Pour charger les bonnes lignes, nous devons indiquer à pandas d'ignorer les erreurs. Nous voulons aussi que pandas nous avertisse lorsqu'il saute une ligne afin de connaître l'ampleur des problèmes de données.
pandas a été importé sous le nom pd. Le code de l'exercice tentera de lire le fichier. S'il y a une pandas.errors.ParserError, le code dans le bloc except s'exécutera.
Cette activité fait partie du cours
Ingestion de données rationalisée avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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.")