Python中使用pandas读取CSV数据报错无法读取的问题咨询

核心问题分析 #

• 重复读取DataFrame：你已经通过pd.read_csv将CSV文件加载为DataFrame对象data，却错误地再次调用pd.read_csv(data)尝试读取该对象，这是直接引发报错的原因。
• 数据类型混合警告：CSV文件的第85列存在混合数据类型，pandas分块加载时无法确定统一类型，因此抛出DtypeWarning。

修正后的代码 #

import pandas as pd
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载CSV数据，添加参数解决类型混合警告
data = pd.read_csv('D:/Projects/FLGRU_Model/FLDataset/01-12/DrDoS_LDAP.csv', low_memory=False)
# 直接赋值DataFrame，无需重复读取
df = data

# 执行数据分析
df.head()  # 显示前几行数据
df.describe()  # 生成数据统计摘要

额外优化建议 #

• 若需要精准指定第85列的数据类型，可使用dtype参数（示例假设该列为字符串类型）：

  data = pd.read_csv('D:/Projects/FLGRU_Model/FLDataset/01-12/DrDoS_LDAP.csv', dtype={85: str})
  

• low_memory=False会让pandas一次性加载整个文件以推断数据类型，避免分块加载时的类型冲突警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user24748686