1.使用pandas.read_csv(filePath)方法來讀取csv文件時，可能會出現這種錯誤：
ParserError：Error tokenizing data.C error:Expected 2 fields in line 407,saw 3.
這句話的意思是，在csv文件的第407行數據，期待2個字段，但在第407行實際發現了3個字段。
原因：header只有兩個字段名，但數據的第407行卻出現了3個字段（可能是該行數據包含了逗號，或者確實有三個部分），導致pandas不知道該如何處理。
解決辦法:把第407行多出的字段刪除，或者通過在read_csv方法中設置error_bad_lines=False來忽略這種錯誤：

pandas.read_csv(filePath,error_bad_lines=False)

來忽略掉其中出現錯亂(例如，由於逗號導致多出一列)的行。

2.KeyError錯誤:
報這種錯是由於使用了DataFrame中沒有的字段，例如id字段，原因可能是：
1.csv文件的header部分沒加逗號分割，此時可使用df.columns.values來查看df到底有哪些字段：

print(df.columns.values)

2.在操作DataFrame的過程中丟掉了id字段的header，卻沒發現該字段已丟失。
例如：

df=df[df[‘id‘]!=‘null
 
‘]#取得id字段不為null的行
df=df[‘id‘]#賦值後df為Series，表示df在id列的值，而不再是一個DataFrame,於是丟掉了id的頭，此時若再使用df[‘id‘]將報錯。

3.取列的值，與取列的區別：

df=df[‘id‘]#取id列的值，賦值後df為Series類型，可用print(type(df))來查看其類型
df=df[[‘id‘]]#只取df的id列作為一個新的DataFrame，賦值後df仍然是一個DataFrame
df=df[[‘id‘,‘age‘]]#取df的id和age列作為一個新的DataFrame，賦值後df仍然是一個DataFrame
 

4.過濾行

df=df[df[‘id‘]!=‘null‘]#過濾掉id字段取值為‘null‘的行

註意，此處的‘null‘是一個字符串，若df中某行id字段的值不是字符串型，或者為空，將報TypeError：invalid type comparison錯，因為只有相同類型的值才能進行比較。

解決辦法：如果不能保證id列都是string類型，則需要去掉該過濾條件。

5.列值的集合: df[‘col_name‘].values

想實現取某一行的值並加入到一個集合中去(還有很多其他csv也有這個列，因此沒有使用df.drop_duplicates()方法)，達到去重的效果，因為對pandas不熟，沒有想到特別好的方法，最後這樣實現的：

id_set=set()
for id in df[‘id‘].values:
    id_set.add(id)

此法效率應該不高，若讀者有更好的方法，可留言告知，謝謝。

6.指定列的去重

可參考： https://www.cnblogs.com/everfight/p/pandas_to_list.html

用pandas處理數據遇到的坑