Python 如何在try中捕获异常后继续循环。。。除了

我正在分块阅读一个大文件，并对每个块进行一些操作。在阅读其中一个get时，我出现以下消息错误：

pandas.errors.ParserError:标记数据时出错。C错误：第15929977行预期有26个字段，saw 118

这意味着我的一个文件行与其他文件行的格式不同。我想我能做的就是省略这一块，但我找不到方法来做。我尝试执行

try/except

块，如下所示：

data = pd.read_table('ny_data_file.txt', sep=',', 
                      header=0, encoding = 'latin1', chunksize = 5000)
try: 
    for chunk in data:
           # operations
except pandas.errors.ParseError:
           # Here is my problem

我在这里写的是，我的问题是，如果块没有被很好地解析，我的代码将自动进入异常，甚至不进入for循环，但我希望跳过这个块，并向前移动到下一个块，我希望在该块上执行循环内的操作

我已经检查了stackoverflow，但是我找不到任何类似于在for循环上执行try的地方。任何帮助都将不胜感激

更新：

我已尝试按照评论中的建议：

try:
    for chunk in data:
        #operations
except pandas.errors.ParserError:
        # continue/pass/handle error

---

但是仍然没有处理异常，因为正如前面所说，异常是在从我的数据中获取chyunk时创建的，而不是在使用它进行操作时创建的。

我理解，在操作部分，您会得到异常。如果是这样的话：你应该继续：

for chunk in data:
    try:
       # operations
    except pandas.errors.ParseError:
       # continue

---

如果捕获到异常，则使用

try-except

的方法会跳过整个for循环。如果只想跳过一次迭代，则需要在循环内编写try，如下所示：

for chunk in data:
    try:
       # operations
    except pandas.errors.ParseError as e:
        # inform the user of the error
        print("Error encountered while parsing chunk {}".format(chunk))
        print(e)

---

我不确定异常被抛出到哪里。也许添加一个完整的错误堆栈会有所帮助。如果read_table（）调用引发错误，您可以尝试以下方法：

try: 
    data = pd.read_table('ny_data_file.txt', sep=',', 
                      header=0, encoding = 'latin1', chunksize = 5000)

except pandas.errors.ParseError:
           pass
for chunk in data:
           # operations

---

正如@JonClements所建议的，解决我的问题的方法是在

pd.read\u csv

中使用

error\u bad\u lines=False

，因此它跳过了导致问题的行，让我执行for循环的其余部分。

I在读取数据块时出现异常。如果我尝试在for循环后调试代码，代码甚至不会进入for循环，因为问题出在for循环中，而不是在所做的操作中。@Marisa：如果在获取块时出错，则无法继续循环到下一个块。即使是下一个块也不能？只是省略了那一个？@Marisa:如果有错误，它怎么能这样做？因为chunk i-th会有错误，但chunk（i+1）-th不会。问题是我在循环中得到了异常，而不是在循环中。噢，就像

对于数据中的chunk

本身就是错误的一行？不是

#操作的内容

？如果跳过异常处理并传递

错误_bad_lines=True

，会发生什么情况？这是否会挽救足够有用的行？由于您有

sep=”，“

-您确定不应该使用

pd。请在此处阅读\u csv

，以防问题是您在列中嵌入了引号？我确实在列中嵌入了引号

error\u bad\u lines=True

应该作为

pd的参数。read\u csv

？抱歉，我的意思是在引用的列中嵌入逗号，但是是的-可能值得尝试一下，看看是否有帮助。它仍然提供panda.erros.parserrorror抱歉使用False-不是真的。。。