Pandas 第二个csv文件的长度不等于使用np.select的基本文件

我正在尝试使用np.select将两列的值从file1合并到一个新列中，并将其写入file2。但是，最后两个文件的长度（行数）不同。由于某种原因，总有几百行代码丢失

我有三列：“Time”、“LSB”、“MSB”，每列大约有1000个值

以下是我的代码摘录：

file2 = File_Name_G() #This is a function to define the name of file2

imu_gyr = pd.read_csv(file1, index_col=0)
imu_gyr["Gyr_x"] = np.select([(imu_gyr["LSB"] + imu_gyr["MSB"]*256) > 32767], [(imu_gyr["LSB"] + imu_gyr["MSB"]*256 - 65536)/1000], (imu_gyr["LSB"] + imu_gyr["MSB"]*256)/1000]

imu_gyr.to_csv(file2)

我的代码没有显示错误，我真的很困惑为什么会发生这种情况。我认为这可能与处理能力有关，但file1的长度对file2中缺少的行数没有实际影响

有没有人遇到过类似的问题，或者有人能帮我解决这个问题

非常感谢！：）

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Sam

除非numpy源中存在一些bug，否则这是不可能的。NumPy可能会因数据帧作为输入而行为不当。是否可以尝试先从pandas数据帧中提取numpy数组（使用

.value

），然后尝试运行代码？然后，您可以将输出numpy数组转换为pandas数据帧，以将结果保存在某个文件中。@TirthPatel我意识到问题在于

pd.read\u csv

，因为它没有读取整个数据（没有读取所有行）。我已将该行更改为pd.read_csv（file1，index_col=0，quoting=csv.QUOTE_NONE，error_bad_lines=False）[.它工作得更好，但仍然在结尾省略了一些行…您是否尝试过调查为什么会发生这种情况？我最好的猜测是pandas无法解释的非ascii或非unicode字符。但我不熟悉pandas源代码，所以我不能说…除非numpy源代码中存在一些错误，否则这是不可能的。numpypandas数据帧作为输入可能会出现错误。能否尝试先从pandas数据帧中提取numpy数组（使用

.value

）然后尝试运行您的代码？然后您可以将输出numpy数组转换为pandas数据帧以将结果保存在某个文件中。@TirthPatel我意识到问题在于

pd.read\u csv

，因为它没有读取整个数据（没有读取所有行）。我已将该行更改为

pd.read\u csv（文件1，索引\u col=0，quoting=csv.QUOTE\u无，错误\u bad\u line=False）

按照[.它工作得更好，但仍然在结尾省略了一些行…您是否尝试过调查为什么会发生这种情况？我最好的猜测是pandas无法解释的非ascii或非unicode字符。但我不熟悉pandas的源代码，所以我不能说。。。