如何使用 python 跳过数据集数据类型错误的行

一直致力于数据集清理和处理数据以进行进一步分析，我使用了不同的清理脚本。

每当数据集列之间出现任何不需要的/异常数据时，我的脚本就会中止，脚本执行会卡住并且其余数据不会得到处理。

我尝试使用的脚本：

import pandas as pd 
import numpy as np
pd.options.mode.chained_assignment = None 
df = pd.read_excel(open(r'data.xlsx', 'rb'), sheet_name='sheet1')

我一直在期待什么：

即使数据之间出现任何异常/未知的数据类型，我如何通过跳过并保留错误的数据类型来处理整个数据集。

我可以使用任何异常处理方法。

请建议。

我想我不太明白这个问题。

我一直都是这样做的，从来没有遇到过问题。

import pandas as pd
FileLocation = (r'Test.xlsx')
df = pd.read_excel(FileLocation, sheet_name='sheet1')
print(df.head)

然后，如果您想删除错误的数据，可以使用 for every 循环来迭代数据框。

但是，如果您在 Excel 阅读器将其读取为浮点数时遇到问题，但希望将其作为字符串，您可以这样做：

import pandas as pd
FileLocation = (r'Test.xlsx')
df = pd.read_excel(FileLocation, sheet_name='sheet1', converters={'COLUMN-NAME':str})
print(df.head)

然后你会得到想要的列作为字符串或任何你想要的。