Tab-getrennte Datei mit Pandas lesen - funktioniert unter Windows, aber nicht auf Mac

Ich gelesen habe eine tab-getrennte Daten-Datei in Windows mit Pandas/Python ohne Probleme. Die Daten-Datei enthält Noten in den ersten drei Zeilen und dann folgt ein header.

df = pd.read_csv(myfile,sep='\t',skiprows=(0,1,2),header=(0))

Ich bin jetzt versuchen, diese Datei zu Lesen, die mit meinem Mac. (Mein erstes mal mit Python auf dem Mac.) Ich bekomme die folgende Fehlermeldung.

pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1
fields in line 8, saw 39

Gesetzt, wenn die error_bad_lines argument für read_csv zu Falseerhalte ich folgende Informationen, die fortgesetzt, bis das Ende der letzten Zeile.

Skipping line 8: expected 1 fields, saw 39
Skipping line 9: expected 1 fields, saw 125
Skipping line 10: expected 1 fields, saw 125
Skipping line 11: expected 1 fields, saw 125
Skipping line 12: expected 1 fields, saw 125
Skipping line 13: expected 1 fields, saw 125
Skipping line 14: expected 1 fields, saw 125
Skipping line 15: expected 1 fields, saw 125
Skipping line 16: expected 1 fields, saw 125
Skipping line 17: expected 1 fields, saw 125
...

Brauche ich, um einen Wert anzugeben, der für die Codierung argument? Es scheint, als ob ich sollte nicht zu haben, da das Lesen der Datei funktioniert einwandfrei auf Windows.

InformationsquelleAutor der Frage user3062149 | 2015-01-12

  1. 35

    Die größte Zahl der Zeilen sind alle wieder auf einer Linie. Dies zeigt Zeilenende werden ignoriert oder sind nicht vorhanden.

    Können Sie die Zeile-Abschlusszeichen für csv_reader. Wenn Sie auf einem mac erstellten Zeilen werden am Ende mit \reher als die linux-standard - \n oder besser noch, die Hosenträger und Gürtel-Ansatz von windows, die mit \r\n.

    pandas.read_csv(filename, sep='\t', lineterminator='\r')

    Konnte Sie auch öffnen, werden alle Ihre Daten mit den codecs-Paket. Dies erhöht die Robustheit auf Kosten von Dokument Ladegeschwindigkeit.

    import codecs

doc = codecs.open('document','rU','UTF-16') #open for reading with "universal" type set

df = pandas.read_csv(doc, sep='\t')

    InformationsquelleAutor der Antwort brad sanders

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