Question

我在阅读csv文件时遇到问题。问题是由于文件的结构。我想把它读成一个pandas dataframe对象，但有些行有更多的列，然后是其他行。例如，我可能希望大多数数据采用如下形式：

Col1,Col2,Col3   
a,b,c,   
a,b,c,   
a,a,b,c,   
a,b,c,c,   
a,b,c

有没有办法可以逐行读取csv文件，这样就可以创建两个数据框，一个是预期的列数，另一个是需要进一步检查的行？

Answer 1

一种方式 - 低效但有效 - 是为了腾出比你需要的空间更多的空间：

>>> df = pd.read_csv("knop.csv", names=range(6))
>>> df
      0     1     2    3   4   5
0  Col1  Col2  Col3  NaN NaN NaN
1     a     b     c  NaN NaN NaN
2     a     b     c  NaN NaN NaN
3     a     a     b    c NaN NaN
4     a     b     c    c NaN NaN
5     a     b     c  NaN NaN NaN
>>> df = df.dropna(axis=1,how='all')
>>> df
      0     1     2    3
0  Col1  Col2  Col3  NaN
1     a     b     c  NaN
2     a     b     c  NaN
3     a     a     b    c
4     a     b     c    c
5     a     b     c  NaN

数据全部在一个帧中后，处理和分离它（包括将第一行提升回列名）应该很简单。

Answer 2

您应该将此视为两阶段过程：数据清理，然后加载。您可以使用Python的内置csv模块执行清理步骤，逐个检查每一行。除非你只是想丢弃额外的列，否则你需要这样的东西来处理你的锯齿线。

用pandas读取带有凌乱结构的csv文件

2 个答案: