使用Python文本分析：數據讀取編碼錯誤問題處理

作者：ant 2023-11-28 15:18:24

在使用python進行文本分析時，很多時候數據來源的環境比較復雜，比如來自爬蟲數據，那么就可能包含各種意外的字符。在獲取了數據后，在文本分析之前的數據清洗時，最經常碰到的一個問題時，打開數據時的數據編碼不對的情況。

python讀取數據編碼問題處理

在實踐中，一般會嘗試各種不同編碼方式來嘗試讀取數據，比如，我們最常見的utf-8格式等，如果不行的話，那么可以采取自動判斷該數據的編碼格式，如果還是不行，一個可行的方式是跳過該行數據，繼續后續的數據讀取。

這個過程其實非常簡單：

導入python必要的模塊

import concurrent.futures
import pandas as pd
import re
import numpy as np
import os
import chardet

concurrent.futures: 用于創建線程池，實現并行處理數據。
pandas: 提供數據處理和分析的功能。
re: 正則表達式庫，用于文本處理。
numpy: 提供數值計算功能。
os: 用于處理文件路徑和文件名。
chardet: 用于檢測文件編碼。

幾個功能函數

clean_cell

def clean_cell(cell):
    try:
        return re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', '', str(cell))
    except Exception as e:
        print(f"Error in clean_cell: {e}")
        return np.nan

這個函數用于清理數據單元格，保留中文字符、英文字符和數字，其他字符將被移除。

read_file

def read_file(file_path, encoding):
    _, file_extension = os.path.splitext(file_path)
    if file_extension in ['.csv', '.txt']:
        return pd.read_csv(file_path, encoding=encoding, on_bad_lines='skip')
    elif file_extension == '.xlsx':
        return pd.read_excel(file_path)
    elif file_extension == '.json':
        return pd.read_json(file_path)
    else:
        raise ValueError(f"Unsupported file format: {file_extension}")

根據文件擴展名（如 .csv, .xlsx, .json）來決定使用哪種方法讀取文件。

process_dataframe

def process_dataframe(file_path):
    # 定義預設的編碼格式列表
    encodings = ['utf-8', 'latin-1', 'ISO-8859-1', 'cp1252', 'gbk', 'ascii']
    
    # 嘗試預設的編碼格式
    for encoding in encodings:
        try:
            df = pd.read_csv(file_path, encoding=encoding, on_bad_lines='skip')
            break
        except UnicodeDecodeError:
            continue
    else:
        # 如果預設的編碼格式都不適用，嘗試自動檢測編碼
        try:
            detected_encoding = chardet.detect(open(file_path, 'rb').read())['encoding']
            df = pd.read_csv(file_path, encoding=detected_encoding, on_bad_lines='skip')
        except Exception as e:
            print(f"無法確定文件編碼方式或讀取文件失敗: {e}")
            return None  # 或者使用其他方式處理這種情況

    # 清洗數據
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        for column in df.columns:
            cleaned_column = list(executor.map(clean_cell, df[column]))
            df[column] = cleaned_column

    return df

此函數首先檢測文件編碼，然后讀取文件內容到 DataFrame，最后清洗每一列的數據。

主執行過程

file_path = '/path/to/GSZC_Raw.csv'  # 替換為你自己的數據路徑
try:
    cleaned_df = process_dataframe(file_path)
    cleaned_file_path = file_path.replace('.csv', '_cleaned.csv')
    cleaned_df.to_csv(cleaned_file_path, index=False)
except Exception as e:
    print(f"Error in main execution: {e}")

經過以上的過程，一般會解決大部分的數據編碼錯誤問題。如果在實踐中嘗試了以上方法后還是會報錯數據編碼錯誤，那么建議逐行讀取數據，但這樣通常會很慢，如果數據量不是很大的時候，可以采用這種方式，然后利用計算機多線程，提高處理數據的速度。

如果數據量很大，而出現編碼錯誤的部分很少，那么直接舍棄，可能是更好的選擇。

責任編輯：華軒來源： PaperCodeTips

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