Question

使用Python 2.7和Pandas

我必须解析我的目录并绘制一堆CSV。如果CSV为空，则脚本会中断并生成错误消息：

pandas.io.common.EmptyDataError: No columns to parse from file

如果我的文件路径存储在

中

file_paths=[]

如何阅读每一个并仅绘制非空CSV？如果我将空数据帧定义为df = []，我尝试以下代码

for i in range(0,len(file_paths)):
   if pd.read_csv(file_paths[i] == ""):
      print "empty"
   else df.append(pd.read_csv(file_paths[i],header=None))

Answer 1

我会抓住相应的异常，因为在python中不建议使用catch：

onFocusChangeListener()

Answer 2

您可以使用内置的try和except语法跳过返回错误的文件，如下所示：

此处描述：Try/Except in Python: How do you properly ignore Exceptions?

for i in range(0,len(file_paths)):
   try:
       pd.read_csv(file_paths[i])
       ### Do Some Stuff
   except:
       continue
       # or pass

这将尝试读取每个文件，如果不成功则继续读取下一个文件。

Answer 3

请注意，从熊猫2.02.0（我可以肯定）开始，针对空csv的异常是pandas.errors.EmptyDataError。如果您要导入像import pandas as pd这样的大熊猫，请使用pd而不是pandas。

如果您的csv文件名位于数组manyfiles中，则

import pandas as pd
for filename in manyfiles:
    try:
        df = pd.read_csv(filename)

    except pd.errors.EmptyDataError:
        print('Note: filename.csv was empty. Skipping.')
        continue # will skip the rest of the block and move to next file

    # operations on df

我不确定pandas.io.common.EmptyDataError是否仍然有效。在参考文档中找不到它。另外，我也建议您不要使用包罗万象的except:，因为您将无法知道是否是引起问题的其他原因。

如果csv为空，如何不读取read_csv

3 个答案: