Jupyter中使用genfromtxt打开表格触发ConversionWarning错误如何解决

• 未指定正确的delimiter参数：numpy.genfromtxt默认以任意连续空白字符作为分隔符，如果你的三列表格用的是逗号、制表符（\t）、分号等特定分隔符，没有显式声明的话，会出现列数识别错误。如果第一行恰好有多个空白被拆分为7个字段，函数就会默认期望后续行都有7列，而实际数据行因为分隔符没被识别，整行被判定为1个字段，就会触发该警告。
• 存在多余的表头/注释行：如果表格前几行是说明性文字、合并单元格的标题行，不是结构化的三列数据，也会导致函数判断的预期列数和实际数据列数不匹配。
• 编码或特殊字符问题：文件存在不可见的换行符、转义字符，导致行分割、列分割异常。

• 显式指定分隔符：根据你表格的实际分隔符设置delimiter参数，比如是制表符就传delimiter='\t'，是逗号就传delimiter=','，示例代码：

import numpy as np
data = np.genfromtxt('你的文件路径', delimiter='\t', encoding='utf-8')

• 跳过无效行：如果前N行是表头/说明行，添加skip_header=N参数跳过，比如要跳过前1行表头就设置skip_header=1。如果你的表格是3列，还可以通过usecols参数明确指定要读取的列，强制对齐列数：

data = np.genfromtxt('你的文件路径', delimiter='\t', skip_header=1, usecols=(0,1,2), encoding='utf-8')

• 兜底兼容方案：如果还有异常可以先开启invalid_raise=False参数跳过有问题的行，先导入有效数据排查问题，也可以换用pandas的read_csv/read_excel做导入，对表格格式的兼容性更强，示例：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('你的文件路径', sep='\t', usecols=[0,1,2])
# 转成numpy数组的话调用df.values即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C.Ludwig