Python 指定名称时，Pandas read_csv不会引发错误行的异常

熊猫读取csv遇到字段过多的行时会引发异常（错误行）。但是，如果指定了参数名称，则不会发生这种情况

示例csv文件的格式为：

1, 2, 3
1, 2, 3
1, 2, 3, 4

read with pd.read_csv（filepath，header=None）正确引发parserror:Error标记化数据。C错误：第3行中预期有3个字段，由于增加了列，因此SAW4

但是，如果将“名称”指定为参数：

>>> pd.read_csv(filepath, names=['A', 'B', 'C'], header=None)
   A  B  C
0  1  2  3
1  1  2  3
2  1  2  3

没有引发错误，并且包含了应跳过的“太长/不好”行

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有没有一种方法可以指定名称并仍然引发ParserError，这样就可以删除过长/错误的行，并出现错误\u bad\u lines=False？

根据您的输入进行有根据的猜测示例：您所经历的行为可能是由于您隐式地告诉了

pd。read\u csv

以设置

len（usecols）=len（名称）

。因此，将不会导入导致初始异常的列

当您向

名称

添加与csv文件中的列数量相同的标题名称时，您将返回初始异常：

# 1. Determine maximum column count
    sep = ','                                                   # Define separator
    lines = open(filepath).readlines()                        # Open file and read lines
    colcount = max([len(l.strip().split(sep)) for l in lines])  # Count separator

# 2. Add column headers
    df = pd.read_csv(filepath, names = range(colcount))
    # you can rename your columns of interest here in case of error_bad_lines = False

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现在，将包含缺少值的列，并返回异常。请注意，这种计算最大列数的方法仅适用于.csv文件。

似乎没有解决方案。您可以使用python的

open（）

加载CSV文件，然后在文件字符串中添加新的头，这样您就不会修改磁盘上的原始文件。之后，您可以使用熊猫加载文件字符串。这将保留错误：

#python3
from io import StringIO
import pandas as pd
lines = open('./test.csv', 'r').readlines()
lines = ['A, B, C'] + lines
fileString = '\n'.join(lines)
df = pd.read_csv(StringIO(fileString), sep=",")