无法绘制pandas DataFrame列图表或使用.tolist()方法的问题

核心问题分析 #

你的代码出现的异常和数据转换问题，主要是CSV读取时的分隔符配置不当、编码/文件流处理不规范，导致ch104列混入非数值或空值，进而引发绘图错误和列表转换异常。

修正后的完整代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 直接用文件路径，让pandas处理文件读取
file_path = r"C:\Users\avalcarcel\Downloads\Data INSTR 9 8_16_2022 11_02_42.csv"
columns = ["date","time","ch104","alarm104","ch114","alarm114","ch115","alarm115","ch116","alarm116","ch117","alarm117","ch118","alarm118"]

# 优化读取参数
df = pd.read_csv(
    file_path,
    sep='[, ]+',  # 匹配1个或多个逗号/空格，避免生成空值列
    encoding='UTF-16 LE',
    names=columns,
    header=15,
    on_bad_lines='skip',
    engine='python',
    dtype={'ch104': str}  # 先按字符串读取，避免解析异常
)

# 转换为数值类型，无效值转为NaN
df['ch104'] = pd.to_numeric(df['ch104'], errors='coerce')

# 过滤空值行
df = df.dropna(subset=['ch104'])

# 生成scan序列
scan = list(range(1, len(df)+1))

# 绘图
plt.plot(scan, df['ch104'])
plt.show()

# 验证列表转换
ch104_list = df['ch104'].tolist()
print(ch104_list[:10])

关键修正点 #

1. 文件读取方式：去掉手动open，让pandas直接读取文件路径，避免编码和文件流处理不一致的问题。
2. 分隔符优化：把sep='[, ]'改为sep='[, ]+'，匹配连续的逗号/空格，防止因分隔符不规范生成多余空值列。
3. 数据类型处理：先按字符串读取ch104，再用pd.to_numeric转换为数值类型，自动处理数据中的异常字符（转为NaN）。
4. 空值过滤：用dropna移除ch104为空的行，确保绘图和列表转换的都是有效数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者arv24_