Пропуск некоректних даних
У цій вправі ви використаєте параметри read_csv() для роботи з файлами, що містять некоректні дані, наприклад записи з більшою кількістю значень, ніж є стовпців. За замовчуванням спроба імпорту таких файлів призводить до конкретної помилки — pandas.errors.ParserError.
Деякі рядки у податкових даних штату Вермонт пошкоджені. Щоб завантажити коректні рядки, потрібно вказати pandas пропускати помилки. Ми також хочемо, щоб pandas попереджав, коли пропускає рядок, аби розуміти масштаб проблем із даними.
pandas вже імпортовано як pd. Код вправи спробує прочитати файл. Якщо виникне pandas.errors.ParserError, виконається код у блоці except.
Ця вправа є частиною курсу
Оптимізоване завантаження даних із pandas
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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.")