python关于pd.read_csv()的Permission denied错误

Posted 2023-05-12

参考技术A 是因为在执行pd.read_csv()函数时，该csv文件是打开状态。程序中不能再打开这个文件，把桌面的该csv文件关闭即可。

Python Pandas 中的引擎 read_csv

【中文标题】Python Pandas 中的引擎 read_csv

【英文标题】：Engines in Python Pandas read_csv

【发布时间】：2019-03-17 09:15:49

【问题描述】：

在python中pandas中pd.read_csv()方法的文档中，在描述“sep”参数时，提到了C引擎和Python引擎等引擎。

文档链接是： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

这些引擎是什么？每个引擎的作用是什么？有什么类比可以帮助更好地理解这些引擎吗？

【参考方案1】：

pd.read_csv 文档说明了“c”（默认）和“python”引擎之间的具体区别。名称表示编写解析器的语言。具体来说，文档说明：

pandas 在可能的情况下使用 C 解析器（指定为 engine='c'），但是 如果指定了 C 不支持的选项，可能会退回到 Python。

以下是您应该注意的主要区别（从 v0.23.4 开始）：

“c”更快

，而“python”目前功能更完善。

'python' 支持 skipfooter

，而 'c' 不支持。

'python' 支持灵活的sep

，而不是单个字符（inc regex），而 'c' 不支持。

'python' 支持 sep=None 和 delim_whitespace=False

，这意味着它可以自动检测分隔符，而 'c' 则不能。

'c' 支持 float_precision

，而 'python' 不支持（或没有必要）。

版本说明：

dtype

在“python”v0.20.0+ 中支持。

delim_whitespace

在“python”v0.18.1+ 中支持。

请注意，随着功能的开发，上述可能会发生变化。如果您在以后的版本中看到意外行为，您应该检查IO Tools (Text, CSV, HDF5, …)。

【讨论】：

对于 1.2 GB 的 csv 文件，engine='python' 比 c 快得多。这是为什么呢？

@serafeim，没有您的 CSV 文件，很难分辨。也许有特定的内容或组合或论点，engine='python' 更有效。不过一般来说，'c' 效率更高，而'python' 功能更完善。

这是文件：filebin.net/fkyil2m5yhvr1dbh 任何提示都会很棒。 c 需要永远，而 python 更快