如果csv为空,如何不读取read_csv

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

如果我存储了我的文件路径

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

请注意，从 pandas 0.22.0（我可以肯定）开始，为空 csv 引发的异常是pandas.errors.EmptyDataError. 如果您要导入类似 的熊猫import pandas as pd，请使用pd代替pandas。

如果您的 csv 文件名在数组中manyfiles，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

我不确定是否pandas.io.common.EmptyDataError仍然有效。在参考文档中找不到它。而且我还建议不要使用全面的方法，except:因为您将无法知道是否是其他原因导致了问题。

Answer 2

我会抓住相应的异常,因为在python中不建议使用catch:

import pandas.io.common

for i in range(0,len(file_paths)):
   try:
      pd.read_csv(file_paths[i])
   except pandas.io.common.EmptyDataError:
      print file_paths[i], " is empty"

Answer 3

您可以使用内置try和except语法来跳过返回错误的文件，如下所示：

此处描述：Python 中的 Try/Except：您如何正确忽略异常？

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。