Question

是否可以制作Pandas。read_csv()如果在输入文件中找不到usecols中指定的列，则会引发错误？例如。在下面的示例中，我希望Pandas能够引发异常，因为没有列名为＆＃34; hello＆＃34;在输入文件中：

import pandas as pd

# Write dummy-data
csv = r"""col1,col2,col3
one,two,three"""
with open("data.csv", "w") as out:
    out.write(csv)

# Read dummy-data to DF
df = pd.read_csv("data.csv", usecols=["col1", "col2", "hello"])
print df.to_string(index=False)

输出：

col1 col2 col3
one  two  NaN

所以Pandas读取文件中的第三个列名（＆＃34; col3＆＃34;）并用NaN填充它，而不是引发错误＆＃34; hello＆＃34;不存在。我希望在阅读文件时得到通知，而不是在将文件内容读入内存后验证文件内容。

Answer 1

您可以阅读标题并使用isin测试是否存在所有预期的列名：

In [10]:
import io
csv = r"""col1,col2,col3
one,two,three"""
# Read dummy-data to DF
cols=["col1", "col2", "hello"]
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv), usecols=cols, nrows=0)
df.columns.isin(cols)

Out[10]:
array([ True,  True, False], dtype=bool)

您可以使用all来测试是否存在所有列：

In [11]:
df.columns.isin(cols).all()

Out[11]:
False

另外，您可以反转蒙版以找到缺少的col：

In [18]:
np.array(cols)[~df.columns.isin(cols)]

Out[18]:
array(['hello'], 
      dtype='<U5')

您可以将此逻辑放在用户func中，以返回任何缺少列名的列表：

def missingCol(cols, path):
    read_cols = pd.read_csv(path, usecols=cols, nrows=0).columns
    return np.array(cols)[~read_cols.isin(cols)].tolist()

Pandas read_csv usecols接受不存在的列名

1 个答案: