Я работаю с устаревшей системой, которая генерирует файлы с разделителями (например, CSV), но количество столбцов в этих файлах неодинаково в разных строках (неравномерные строки). Я читаю файл из ADLS с помощью Polars, но столкнулся с проблемой, зависящей от структуры второй строки файла.
pl.read_csv('sample.csv', has_header=False, skip_rows=1, infer_schema=False, infer_schema_length=None, ignore_errors=True)
Если во второй строке больше столбцов, чем в последующих строках, Polars успешно считывает файл и заполняет пропущенные значения в последующих строках нулями.< /li>
Однако, если в последующих строках больше столбцов, чем во второй строке, я получаю следующее исключение
ComputeError: found more fields than defined in 'Schema' Consider setting 'truncate_ragged_lines=True'.
Есть ли способ динамически обрабатывать такие случаи в Polars или мне нужно предварительно обработать файл, чтобы исправить эти несоответствия перед чтением? Будем признательны за любые альтернативные подходы или решения этой проблемы!
Пример данных – сбой
ID,Name,Age
1,John,28
2,Jane,35,California,USA
3,Emily,22
4,Michael,40,Australia,Melbourne
Пример данных – успех
ID,Name,Age
2,Jane,35,California,USA
1,John,28
3,Emily,22
4,Michael,40,Australia,Melbourne
Я работаю с устаревшей системой, которая генерирует файлы с разделителями (например, CSV), но количество столбцов в этих файлах неодинаково в разных строках (неравномерные строки). Я читаю файл из ADLS с помощью Polars, но столкнулся с проблемой, зависящей от структуры второй строки файла. pl.read_csv('sample.csv', has_header=False, skip_rows=1, infer_schema=False, infer_schema_length=None, ignore_errors=True)
[list] [*]Если во второй строке больше столбцов, чем в последующих строках, Polars успешно считывает файл и заполняет пропущенные значения в последующих строках нулями.< /li> Однако, если в последующих строках больше столбцов, чем во второй строке, я получаю следующее исключение [/list] ComputeError: found more fields than defined in 'Schema' Consider setting 'truncate_ragged_lines=True'. Есть ли способ динамически обрабатывать такие случаи в Polars или мне нужно предварительно обработать файл, чтобы исправить эти несоответствия перед чтением? Будем признательны за любые альтернативные подходы или решения этой проблемы! Пример данных – сбой ID,Name,Age 1,John,28 2,Jane,35,California,USA 3,Emily,22 4,Michael,40,Australia,Melbourne
Пример данных – успех ID,Name,Age 2,Jane,35,California,USA 1,John,28 3,Emily,22 4,Michael,40,Australia,Melbourne