經過人指點，解決了一個問題

使用數據集air_data.csv

為了程序運行需要，僅給出一部分數據集

MEMBER_NO	FFP_DATE	FIRST_FLIGHT_DATE	GENDER	FFP_TIER	WORK_CITY	WORK_PROVINCE	WORK_COUNTRY	AGE	LOAD_TIME	FLIGHT_COUNT	BP_SUM	EP_SUM_YR_1	EP_SUM_YR_2	SUM_YR_1	SUM_YR_2	SEG_KM_SUM	WEIGHTED_SEG_KM	LAST_FLIGHT_DATE	AVG_FLIGHT_COUNT	AVG_BP_SUM	BEGIN_TO_FIRST	LAST_TO_END	AVG_INTERVAL	MAX_INTERVAL	ADD_POINTS_SUM_YR_1	ADD_POINTS_SUM_YR_2	EXCHANGE_COUNT	avg_discount	P1Y_Flight_Count	L1Y_Flight_Count	P1Y_BP_SUM	L1Y_BP_SUM	EP_SUM	ADD_Point_SUM	Eli_Add_Point_Sum	L1Y_ELi_Add_Points	Points_Sum	L1Y_Points_Sum	Ration_L1Y_Flight_Count	Ration_P1Y_Flight_Count	Ration_P1Y_BPS	Ration_L1Y_BPS	Point_NotFlight
54993	2006/11/02	2008/12/24	男	6	0	北京	CN	31	2014/03/31	210	505308	0	74460	239560	234188	580717	558440.14	2014/03/31	26.25	63163.5	2	1	3.483253589	18	3352	36640	34	0.961639043	103	107	246197	259111	74460	39992	114452	111100	619760	370211	0.50952381	0.49047619	0.487220691	0.51277733	50
28065	2007/02/19	2007/08/03	男	6	?	北京	CN	42	2014/03/31	140	362480	0	41288	171483	167434	293678	367777.2	2014/03/25	17.5	45310	2	7	5.194244604	17	0	12000	29	1.25231444	68	72	177358	185122	41288	12000	53288	53288	415768	238410	0.514285714	0.485714286	0.489289094	0.510708147	33
55106	2007/02/01	2007/08/30	男	6	0	北京	CN	40	2014/03/31	135	351159	0	39711	163618	164982	283712	355966.5	2014/03/21	16.875	43894.875	10	11	5.298507463	18	3491	12000	20	1.254675516	65	70	169072	182087	39711	15491	55202	51711	406361	233798	0.518518519	0.481481481	0.481467137	0.518530015	26
21189	2008/08/22	2008/08/23	男	5	Los Angeles	CA	US	64	2014/03/31	23	337314	0	34890	116350	125500	281336	306900.88	2013/12/26	2.875	42164.25	21	97	27.86363636	73	0	0	11	1.090869565	13	10	186104	151210	34890	0	34890	34890	372204	186100	0.434782609	0.565217391	0.551721684	0.448275351	12

#-*- coding: utf-8 -*- #數據清洗，過濾掉不符合規則的數據import pandas as pddatafile= '../data/air_data.csv' #航空原始數據,第一行為屬性標簽 cleanedfile = '../tmp/data_cleaned.csv' #數據清洗后保存的文件data = pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') #讀取原始數據，指定UTF-8編碼（需要用文本編輯器將數據裝換為UTF-8編碼）data = data[data['SUM_YR_1'].notnull()*data['SUM_YR_2'].notnull()] #票價非空值才保留#只保留票價非零的，或者平均折扣率與總飛行公里數同時為0的記錄。 index1 = data['SUM_YR_1'] != 0 index2 = data['SUM_YR_2'] != 0 index3 = (data['SEG_KM_SUM'] == 0) & (data['avg_discount'] == 0) #該規則是“與” data = data[index1 | index2 | index3] #該規則是“或”csv data.to_csv(cleanedfile,sep="\t", encoding="utf-8") #data.to_excel(cleanedfile) #導出結果

如果編輯文本后運行，會出現如下錯誤：

ValueError: No engine for filetype: 'csv'

如果python console中運行，會出現如下錯誤：

? File "<input>", line 0
SyntaxError: encoding declaration in Unicode string

這兩個問題都是由于最后一句使用了to_excel導致的，改成to_csv即可

另外，to_csv可以生成csv或者xls文件

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ValueError: No engine for filetype: 'csv'解决与书本7-2代码改写的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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