Cara memperbaiki dengan python: valueerror: data tambahan


Kesalahan yang mungkin Anda temui saat menggunakan Python adalah:

 ValueError : Trailing data

Kesalahan ini biasanya terjadi saat Anda mencoba mengimpor file JSON ke pandas DataFrame, tetapi datanya ditulis dalam baris yang dipisahkan oleh baris tambahan seperti ” \n “.

Cara termudah untuk memperbaiki kesalahan ini adalah dengan menentukan baris=True saat mengimpor data:

 df = pd. read_json (' my_data.json ', lines= True )

Contoh berikut menunjukkan cara memperbaiki kesalahan ini dalam praktiknya.

Bagaimana cara mereproduksi kesalahan tersebut

Anggaplah kita memiliki file JSON berikut:

Sekarang katakanlah kita mencoba mengimpor file JSON ini ke dalam pandas DataFrame:

 #attempt to import JSON file into pandas DataFrame
df = pd. read_json (' Documents/DataFiles/my_data.json ')

ValueError : Trailing data

Kami menerima kesalahan karena elemen “Review” di file JSON kami berisi \n untuk mewakili baris tambahan.

Bagaimana cara memperbaiki kesalahan tersebut

Cara termudah untuk memperbaiki kesalahan ini adalah dengan menentukan baris=True saat mengimpor data:

 #import JSON file into pandas DataFrame
df = pd. read_json (' Documents/DataFiles/my_data.json ', lines= True )

#view DataFrame
df

	ID Rating Review
0 A 8 Great movie.\nI would recommend it.
1 B 5 Mediocre movie.\nWould not recommend it.
2 C 3 Bad movie.\nI would not recommend.
3 D 7 Decent movie.\nI might recommend it.

Perhatikan bahwa kami berhasil mengimpor file JSON ke pandas DataFrame tanpa kesalahan apa pun.

Jika kita ingin menghapus baris \n akhir dari kolom “Revisi”, kita dapat menggunakan sintaks berikut:

 #replace \n with empty space in 'Review' column
df[' Review '] = df[' Review ']. str . replace (' \n ', ' ')

#view updated DataFrame
df

	ID Rating Review
0 To 8 Great movie. I would recommend it.
1 B 5 Mediocre movie. Would not recommend it.
2 C 3 Bad movie. I would not recommend.
3 D 7 Decent movie. I might recommend it.

\nnilai sekarang dihapus dari kolom “Revisi”.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di panda:

Cara mengonversi file Pandas DataFrame ke JSON
Bagaimana mengkonversi file JSON ke Pandas DataFrame

Tambahkan komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *