Пропуск некорректных данных
В этом упражнении вы будете использовать параметры read_csv() для работы с файлами, содержащими некорректные данные — например, записи с большим количеством значений, чем столбцов. По умолчанию попытка импортировать такие файлы вызывает ошибку pandas.errors.ParserError.
Некоторые строки в данных о налогах штата Вермонт повреждены. Чтобы загрузить корректные строки, нужно указать pandas, что следует пропускать ошибки. Кроме того, мы хотим, чтобы pandas предупреждал нас о каждом пропуске — это поможет оценить масштаб проблем с данными.
Библиотека pandas импортирована как pd. Код упражнения попытается прочитать файл. Если возникнет ошибка pandas.errors.ParserError, выполнится код в блоке except.
Это упражнение является частью курса
Эффективный импорт данных с pandas
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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.")