Come risolvere in python: valueerror: dati finali

Un errore che potresti riscontrare quando usi Python è:

 ValueError : Trailing data

Questo errore si verifica in genere quando si tenta di importare un file JSON in un DataFrame panda, ma i dati vengono scritti in righe separate da righe finali come ” \n “.

Il modo più semplice per correggere questo errore è semplicemente specificare lines=True durante l’importazione dei dati:

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

L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica.

Come riprodurre l’errore

Supponiamo di avere il seguente file JSON:

Ora diciamo di provare a importare questo file JSON in un DataFrame panda:

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

ValueError : Trailing data

Stiamo ricevendo un errore perché l’elemento “Review” nel nostro file JSON contiene \n per rappresentare le linee finali.

Come correggere l’errore

Il modo più semplice per correggere questo errore è semplicemente specificare lines=True durante l’importazione dei dati:

 #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.

Tieni presente che siamo in grado di importare con successo il file JSON in un DataFrame panda senza errori.

Se vogliamo rimuovere le righe \n finali dalla colonna “Revisione”, possiamo utilizzare la seguente sintassi:

 #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.

\ni valori vengono ora rimossi dalla colonna “Revisione”.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come convertire un DataFrame Pandas in un file JSON
Come convertire il file JSON in Pandas DataFrame