本文主要介绍python导入csv文件时SyntaxError的分析，涉及到python导入csv文件的三种方法，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下。
背景
Np.loadtxt()用于从文本中加载数据。
文档中的每一行必须包含相同的数据。
***
loadtxt(fname，dtype=class'float '，comments='# '，delimiter=None，converters=None，skiprows=0，usecols=None，unpack=False，ndmin=0)
Fname要读取的文件、文件名或生成器。
数据类型，默认浮点数。
评论评论。
分隔符，默认情况下是一个空格。
Skiprows跳过读取的前几行，默认值为0，必须是int整数。
Usecols:要读取的列，0是第一列。例如，usecols=(1，4，5)将提取第2、5和6列。默认情况下，读取所有列。
解包，如果为真，将单独读取。
问题
今天在ipython中读取文件时，
代码是：
将numpy作为np导入
x=NP . load txt(' c:\ users \ sunshine \ desktop \ scj ym _ 3 ynp 3 gj \ source data \ 00001 . CSV '，delimiter='，'，skiprows=(1)，usecols=(1，4，6)，)
发生了以下错误：
语法错误：(unicode错误)“unicodeescape”编解码器无法解码位置2-3中的字节：truncated \UXXXXXXXX escape
编码错误。查找问题后，发现采用了以下解决方案：
' r ' c:\ Users \ experialed \ Desktop \ Python '
' c:\ \ Users \ \ experialed \ \ Desktop \ \ Python '
' c:/Users/experialed/Desktop/Python '
看到这里，我就知道自己错在哪里了。
编写字符串时有几点需要注意：
1.长字符串
很长的字符串。当它跨越多行时，可以用三个引号代替普通引号。
即：
print(' ' '这是一个很长的字符串。
还会继续。
这还没有结束。
‘你好，世界’
还在。'''
可以注意到，这样一来，字符串中就可以同时使用单引号和双引号了。
2.原始字符串
也就是说，print(r'c:\nwhere ')
反斜杠有一个特殊的作用，它可以转义，它可以帮助我们给不能直接加的字符串加上单引号和双引号。
\n，换行符，可以存储在字符串中。
在上面的代码块中，很明显我们想要一个路径，如果我们不使用原来的字符串，我们将得到
列车员：在哪里？
对，为了防止这种情况，我们也可以使用反斜杠进行转义，但是如果这个路径很长，就像本文中的路径一样：
c:\ \ users \ \ sunshine \ \ desktop \ \ scj ym _ 3 ynp 3 gj \ \ source data \ \ \ 000001 . CSV
用双斜杠，会很麻烦。
此时，我们可以使用原来的字符串。
原字符串以r开头。
原始字符串不能以反斜杠结尾。
要在末尾使用反斜杠，print(r ' C:\ program files \ foo \ bar ' ' \ \ ')表示C:\Programfiles\foo\bar\
在常规python字符串中，\U字符组合表示扩展的Unicode码位转义。
所以这里有一个错误。
python导入csv文件的三种方法
#最初的方式
lines=[line.split('，')for line in open('iris.csv')]
df=[[float(x)for x in line[:4]]for line in line[1:]]
#使用numpy包
将numpy作为np导入
lines=np.loadtxt('iris.csv '，分隔符='，'，dtype='str ')
df=lines[1:4]。astype('float ')
#使用熊猫套餐
进口熊猫作为pd
df=pd.read_csv('iris.csv ')
df=df.ix[:4]
三种方法中的最后一种最简单，但需要的时间稍长。第一种最麻烦，但耗时最短。这从ipython中的神奇函数%%timeit就可以看出。
总结
以上就是关于python导入csv文件中SyntaxError的分析。希望对你有帮助。感兴趣的朋友可以继续参考本站其他相关话题。如有不足之处，欢迎留言指出。感谢您对本网站的支持！
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。