Python'da nasıl düzeltilir: valueerror: sondaki veriler

Python kullanırken karşılaşabileceğiniz bir hata:

 ValueError : Trailing data

Bu hata genellikle bir JSON dosyasını pandas DataFrame’e aktarmaya çalıştığınızda ortaya çıkar, ancak veriler ” \n ” gibi izleyen satırlarla ayrılmış satırlara yazılır.

Bu hatayı düzeltmenin en kolay yolu, verileri içe aktarırkenlines =True değerini belirtmektir:

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

Aşağıdaki örnekte bu hatanın pratikte nasıl düzeltileceği gösterilmektedir.

Hata nasıl yeniden oluşturulur?

Aşağıdaki JSON dosyasına sahip olduğumuzu varsayalım:

Şimdi bu JSON dosyasını bir pandas DataFrame’e aktarmaya çalıştığımızı varsayalım:

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

ValueError : Trailing data

JSON dosyamızdaki “İnceleme” öğesinin sondaki satırları temsil edecek \n öğesini içermesi nedeniyle bir hata alıyoruz.

Hata nasıl düzeltilir?

Bu hatayı düzeltmenin en kolay yolu, verileri içe aktarırkenlines =True değerini belirtmektir:

 #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.

JSON dosyasını pandas DataFrame’e hatasız bir şekilde başarıyla aktarabildiğimizi unutmayın.

“Revizyon” sütununun sonundaki \n satırlarını kaldırmak istersek aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #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.

\ndeğerler artık “Revizyon” sütunundan kaldırıldı.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas DataFrame’i JSON dosyasına dönüştürme
JSON dosyasını Pandas DataFrame’e dönüştürme