Python에서 수정하는 방법: valueerror: 후행 데이터

Python을 사용할 때 발생할 수 있는 오류는 다음과 같습니다.

 ValueError : Trailing data

이 오류는 일반적으로 JSON 파일을 Pandas DataFrame으로 가져오려고 할 때 발생하지만 데이터는 ” \n “과 같은 후행 줄로 구분된 줄로 작성됩니다.

이 오류를 해결하는 가장 쉬운 방법은 데이터를 가져올 때 line=True를 지정하는 것입니다.

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

다음 예에서는 실제로 이 오류를 수정하는 방법을 보여줍니다.

오류를 재현하는 방법

다음 JSON 파일이 있다고 가정해 보겠습니다.

이제 이 JSON 파일을 pandas DataFrame으로 가져오려고 한다고 가정해 보겠습니다.

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

ValueError : Trailing data

JSON 파일의 “검토” 요소에 후행 줄을 나타내는 \n이 포함되어 있기 때문에 오류가 발생합니다.

오류를 수정하는 방법

이 오류를 해결하는 가장 쉬운 방법은 데이터를 가져올 때 line=True를 지정하는 것입니다.

 #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.

오류 없이 JSON 파일을 pandas DataFrame으로 성공적으로 가져올 수 있습니다.

“Revision” 열에서 후행 \n 줄을 제거하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #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.

\n이제 ‘개정’ 열에서 값이 제거됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas DataFrame을 JSON 파일로 변환하는 방법
JSON 파일을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법