僅使用Python，Pandas解析由標頭組成的csv文件

Question

我正在嘗試使用pandas讀取多個csv文件的內容，並將其加載到pandas數據框中。

所有的csv文件都由標頭（第一行）組成，該標頭定義了列名，然后是數字數據。 我只對讀取數字數據感興趣，因此我使用了skiprows = [0]選項。

例如：

path = 'mypath'
file = 'example1.csv'

我的example1.csv是這樣的：

time varA varB
1.0  2.3  3.2
2.0  4.2  3.4
...  ...  ...

然后，我使用這段代碼：

array_list = []

for file in os.listdir(path):
    df = pd.read_csv(file, skiprows=[0], header=None)
    array_list.append(df.as_matrix())

直到我得到一個僅包含頭文件（僅一個原始文件）且不包含數據的文件，這才起作用，如下面的示例example2.cvs所示：

time varA varB

我得到了錯誤

EmptyDataError: No columns to parse from file

關於如何引入僅由頭組成的文件例外的任何建議，這並不意味着它為空？

非常感謝您的幫助，

MarcoC

Answer 1

如何使用try..except呢？

array_list = []

for file in os.listdir(path):
    try:
        df = pd.read_csv(file, skiprows=[0], header=None)
        array_list.append(df.as_matrix())
    except EmptyDataError:
        # empty file, skip
        continue

這具有len(array_list) != len(os.listdir(path))的缺點。 如果您實際上希望空數據幀避免這種情況，請使用header='infer' ，例如@sam建議：

array_list = []

for file in os.listdir(path):
    df = pd.read_csv(file, header='infer')
    array_list.append(df.as_matrix())

對於具有內容的文件

time varA varB

它返回

Empty DataFrame
Columns: [time varA varB]
Index: []

Answer 2

header ='infer'或header = 0應該可以解決問題