Python での修正方法: valueerror: 末尾のデータ

Python の使用時に発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。

 ValueError : Trailing data

このエラーは通常、JSON ファイルを pandas DataFrame にインポートしようとしたときに発生しますが、データは「 \n 」のような末尾の行で区切られた行に書き込まれます。

このエラーを修正する最も簡単な方法は、データをインポートするときに単にLines=Trueを指定することです。

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

次の例は、このエラーを実際に修正する方法を示しています。

エラーを再現する方法

次の JSON ファイルがあると仮定します。

ここで、この JSON ファイルを pandas DataFrame にインポートしようとするとします。

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

ValueError : Trailing data

JSON ファイルの「Review」要素に末尾の行を表す\nが含まれているため、エラーが発生します。

エラーを修正する方法

このエラーを修正する最も簡単な方法は、データをインポートするときに単にLines=Trueを指定することです。

 #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.

エラーなしで JSON ファイルを pandas DataFrame に正常にインポートできることに注意してください。

「リビジョン」列から末尾の\n行を削除する場合は、次の構文を使用できます。

 #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.

\n「リビジョン」列から値が削除されました。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandas DataFrame を JSON ファイルに変換する方法
JSONファイルをPandas DataFrameに変換する方法