我有一个非常奇怪的问题，不知道如何解决。 我正在将Ubuntu 18.04.2与Python 3.7.3 64位一起使用，并使用VScode作为编辑器。 我正在从数据库中读取数据，并使用csv.writer将其写入csv文件
import pandas as pd
import csv
with open(raw_path + station + ".csv", "w+") as f:
file = csv.writer(f)
# Write header into csv
colnames = [par for par in param]
file.writerow(colnames)
# Write data into csv
for row in data:
file.writerow(row)
这很好用，它提供了一个.csv文件，其中包含我从数据库读取到当前时间步的所有数据。但是，在随后的工作步骤中，我必须将此数据读取到pandas数据框，然后将其与另一个pandas数据框合并。我读了这样的文件：
data1 = pd.read_csv(raw_path + file1, sep=',')
data2 = pd.read_csv(raw_path + file2, sep=',')
然后像这样合并数据：
comb_data = pd.merge(data1, data2, on="datumsec", how="left").fillna(value=-999)
对于我执行的6个位置中的5个，一切工作都很好，合并后的数据集的长度与两个单独的位置相同。但是对于一个位置，pd.read_csv似乎无法正确读取csv文件。我检查了问题是否已经在数据库读出中了，但是在那里一切正常，我可以用sublime打开两个文件，它们的长度相同，但是当我用pandas.read_csv读取它们时，显示的行数更少。最好的部分是，这个问题似乎是完全随机的。有时它可以读取整个文件，有时不能。并且它发生在文件中的不同位置。有时大约停止后会停止。 20000个条目，有时是45000个，有时是其他地方。.完全随机。
这是我打印所有长度的文件时测试输出的概述
print(len(data1)): 57105
print(len(data2)): 57105
这两个值，然后再写入任何位置。 如上所述将数据另存为csv并以excel或sublime或其他格式打开后，我可以确认数据包含57105行。一切都应该在原处。
但是，如果我尝试像pd.read_csv一样读取数据
print(len(data1)): 48612
print(len(data2)): 57105
从csv文件中读取数据后的两个值
data1 48612
datumsec tl rf ff dd ffx
0 1538352000 46 81 75 288 89
1 1538352600 47 79 78 284 93
2 1538353200 45 82 79 282 93
3 1538353800 44 84 71 284 91
4 1538354400 43 86 77 288 96
5 1538355000 43 85 78 289 91
6 1538355600 46 80 79 286 84
7 1538356200 51 72 68 285 83
8 1538356800 52 71 68 281 73
9 1538357400 48 75 68 276 80
10 1538358000 45 78 62 271 76
11 1538358600 42 82 66 273 76
12 1538359200 43 81 70 274 78
13 1538359800 44 80 68 275 78
14 1538360400 45 78 66 279 72
15 1538361000 45 78 67 282 73
16 1538361600 43 79 63 275 71
17 1538362200 43 81 69 280 74
18 1538362800 42 80 70 281 76
19 1538363400 43 78 69 285 77
20 1538364000 43 78 71 285 77
21 1538364600 44 75 61 288 71
22 1538365200 45 73 56 290 62
23 1538365800 45 72 44 297 57
24 1538366400 44 73 51 286 57
25 1538367000 43 76 61 281 70
26 1538367600 40 79 66 284 73
27 1538368200 39 78 70 291 76
28 1538368800 38 80 71 287 81
29 1538369400 36 81 74 285 81
... ... .. ... .. ... ...
48582 1567738800 7 100 0 210 0
48583 1567739400 6 100 0 210 0
48584 1567740000 5 100 0 210 0
48585 1567740600 6 100 0 210 0
48586 1567741200 4 100 0 210 0
48587 1567741800 4 100 0 210 0
48588 1567742400 5 100 0 210 0
48589 1567743000 4 100 0 210 0
48590 1567743600 4 100 0 210 0
48591 1567744200 4 100 0 209 0
48592 1567744800 4 100 0 209 0
48593 1567745400 5 100 0 210 0
48594 1567746000 6 100 0 210 0
48595 1567746600 5 100 0 210 0
48596 1567747200 5 100 0 210 0
48597 1567747800 5 100 0 210 0
48598 1567748400 5 100 0 210 0
48599 1567749000 6 100 0 210 0
48600 1567749600 6 100 0 210 0
48601 1567750200 5 100 0 210 0
48602 1567750800 4 100 0 210 0
48603 1567751400 5 100 0 210 0
48604 1567752000 6 100 0 210 0
48605 1567752600 7 100 0 210 0
48606 1567753200 6 100 0 210 0
48607 1567753800 5 100 0 210 0
48608 1567754400 6 100 0 210 0
48609 1567755000 7 100 0 210 0
48610 1567755600 7 100 0 210 0
48611 1567756200 7 100 0 210 0
[48612 rows x 6 columns]
datumsec tl rf schnee ival6
0 1538352000 115 61 25 107
1 1538352600 115 61 25 107
2 1538353200 115 61 25 107
3 1538353800 115 61 25 107
4 1538354400 115 61 25 107
5 1538355000 115 61 25 107
6 1538355600 115 61 25 107
7 1538356200 115 61 25 107
8 1538356800 115 61 25 107
9 1538357400 115 61 25 107
10 1538358000 115 61 25 107
11 1538358600 115 61 25 107
12 1538359200 115 61 25 107
13 1538359800 115 61 25 107
14 1538360400 115 61 25 107
15 1538361000 115 61 25 107
16 1538361600 115 61 25 107
17 1538362200 115 61 25 107
18 1538362800 115 61 25 107
19 1538363400 115 61 25 107
20 1538364000 115 61 25 107
21 1538364600 115 61 25 107
22 1538365200 115 61 25 107
23 1538365800 115 61 25 107
24 1538366400 115 61 25 107
25 1538367000 115 61 25 107
26 1538367600 115 61 25 107
27 1538368200 115 61 25 107
28 1538368800 115 61 25 107
29 1538369400 115 61 25 107
... ... ... ... ... ...
57075 1572947400 -23 100 -2 -999
57076 1572948000 -23 100 -2 -999
57077 1572948600 -22 100 -2 -999
57078 1572949200 -23 100 -2 -999
57079 1572949800 -24 100 -2 -999
57080 1572950400 -23 100 -2 -999
57081 1572951000 -21 100 -1 -999
57082 1572951600 -21 100 -1 -999
57083 1572952200 -23 100 -1 -999
57084 1572952800 -23 100 -1 -999
57085 1572953400 -22 100 -1 -999
57086 1572954000 -23 100 -1 -999
57087 1572954600 -22 100 -1 -999
57088 1572955200 -24 100 0 -999
57089 1572955800 -24 100 0 -999
57090 1572956400 -25 100 0 -999
57091 1572957000 -26 100 -1 -999
57092 1572957600 -26 100 -1 -999
57093 1572958200 -27 100 -1 -999
57094 1572958800 -25 100 -1 -999
57095 1572959400 -27 100 -1 -999
57096 1572960000 -29 100 -1 -999
57097 1572960600 -28 100 -1 -999
57098 1572961200 -28 100 -1 -999
57099 1572961800 -27 100 -1 -999
57100 1572962400 -29 100 -2 -999
57101 1572963000 -29 100 -2 -999
57102 1572963600 -29 100 -2 -999
57103 1572964200 -30 100 -2 -999
57104 1572964800 -28 100 -2 -999
[57105 rows x 5 columns]
对我来说，数据中没有明显的原因为什么它读取整个文件时会有问题，而显然没有问题，考虑到有时读取整个文件而有时却没有。
我对此一无所知。您是否知道如何应对，可能是什么问题？ 非常感谢您的帮助！ 维罗妮卡
答案 0 :(得分：0)
我终于解决了我的问题，并且正如预期的那样，该问题不在文件本身之内。我正在使用多进程并行运行命名函数和其他一些东西。从数据库读取+写入csv文件和从csv文件读取是在两个不同的过程中执行的。因此，第二个过程（从csv读取）不知道csv文件仍在写入中，并且仅读取csv文件中已经可用的内容。由于文件是通过其他进程打开的，因此在打开文件时不会引发异常。 我以为我已经做好了这件事，但显然还不够周到，排除了所有可能的情况。
无论如何，感谢大家试图帮助我解决这个谜题。