Question

我正在尝试使用pandas读取csv文件数量的内容并将其加载到pandas数据帧中。

所有csv文件都包含标题（第1行），它定义了列名称，然后是数字数据。我只对阅读数字数据感兴趣，因此我使用了skiprows = [0]选项。

例如：

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

我的example1.csv就像：

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

然后我使用这段代码：

array_list = []

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

这一直有效，直到我得到一个文件，它只包含标题（只有一个原始文件），没有数据，如下例所示，example2.cvs：

time varA varB

我收到了错误

EmptyDataError: No columns to parse from file

有关如何引入仅包含标题的文件例外的任何建议，这并不意味着它是空的吗？

非常感谢您的帮助，

MarcoC

Answer 1

如何使用try..except？

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

这样做的缺点是len(array_list) != len(os.listdir(path))。如果您确实想要空数据框以避免这种情况，请使用header='infer'，例如@sam建议：

array_list = []

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

对于内容为

的文件

time varA varB

它返回

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

Answer 2

header ='infer'或header = 0应该做的伎俩

仅使用Python，Pandas解析由头部组成的csv文件

2 个答案: