我有一个像这样的 .csv
文件-
A|B|C|D
1|"|1|"1
2|2|2|2
3|"|3|3
4|4|4|4
5|"five"|5|5
6|6|6|6
我将此 .csv
文件导入为 -
data=pd.read_csv('C:\Python Work\inverted_commas.csv',sep='|',dtype={'B':object,'C':object,'D':object},names=['A','B','C','D'],skiprows=1)
结果如下所示:
A B C D
1 |1|1 NaN NaN
2 2 2 2
3 |3|3\r\n4|4|4|4\r\n5|five" 5 5
6 6 6 6
|
是此 .csv
文件的分隔符。由于我们在第 1 行和第 3 行中有不匹配的双引号 "
(顶行是标题),因此整个导入出错了。我想要的结果如下 -
A B C D
1 " 1 "1
2 2 2 2
3 " 3 3
4 4 4 4
5 "five" 5 5
6 6 6 6
SAS
有趣的是,以这种方式正确导入该文件。 .read_csv
中是否有一种方法或选项可以指定遇到分隔符时,无论开始引号与结束引号是否匹配,都应填写该列具有该值,如上所示?
最佳答案
您可以使用参数quoting=3
:
import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO
temp=u"""A|B|C|D
1|"|1|"1
2|2|2|2
3|"|3|3
4|4|4|4
5|"five"|5|5
6|6|6|6"""
#after testing replace 'StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(StringIO(temp), sep="|", quoting=3)
print (df)
A B C D
0 1 " 1 "1
1 2 2 2 2
2 3 " 3 3
3 4 4 4 4
4 5 "five" 5 5
5 6 6 6 6
关于python - 在 pandas python 中使用 read_csv(..) 导入时如何处理 .csv 文件中不匹配的引号,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46299275/