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cómo NO leer_csv si csv está vacío

Usando Python 2.7 y Pandas

Tengo que analizar mi directorio y trazar un montón de CSV. Si el CSV está vacío, la secuencia de comandos se rompe y genera el mensaje de error:

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

Si tengo las rutas de mis archivos almacenadas en

 file_paths=[]

¿Cómo leo cada uno y solo trazo los CSV no vacíos? Si tengo un marco de datos vacío definido como df=[], intento el siguiente código

 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))
over 4 years ago · Santiago Trujillo
3 Respostas
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Simplemente atraparía la excepción apropiada, ya que no se recomienda atrapar todo en python:

 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"
over 4 years ago · Santiago Trujillo Relatório

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Tenga en cuenta que, a partir de pandas 0.22.0 (de lo que puedo estar seguro), la excepción planteada para csv vacío es pandas.errors.EmptyDataError . Y si está importando pandas como import pandas as pd , use pd en lugar de pandas .

Si sus nombres de archivo csv están en una matriz manyfiles , entonces

 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

No estoy seguro de si pandas.io.common.EmptyDataError sigue siendo válido o no. No se puede encontrar en los documentos de referencia. Y también desaconsejaría el cajón de sastre except: ya que no podrá saber si es otra cosa la que causa el problema.

over 4 years ago · Santiago Trujillo Relatório

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Puede usar la sintaxis incorporada de try y except para omitir los archivos que le devuelven un error, de la siguiente manera:

Descrito aquí: Try/Except in Python: ¿Cómo ignora correctamente las excepciones?

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

Esto intentará leer cada archivo y, si no tiene éxito, continuará con el siguiente archivo.

over 4 years ago · Santiago Trujillo Relatório
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