Question

我有一个包含这样数据的文件：

    2.10.2014 23:30:00,"25,1",nan,nan,nan
    2.10.2014 23:30:00,nan,"15,2",nan,nan
    2.10.2014 23:30:00,nan,nan,"125,14",nan
    2.10.2014 23:45:00,nan,0,nan,nan

我想读这个文件。所需的输出：

    2.10.2014 23:30:00 25.1  nan   nan     nan
    2.10.2014 23:30:00 nan   15.2  nan     nan
    2.10.2014 23:30:00 nan   nan   125.14  nan
    2.10.2014 23:45:00 nan   0     nan     nan

重要的是要注意，如果出现值0，引号就会消失。

目前我的代码如下：

     import pandas as pd
     import csv

     df=pd.read_csv("file.csv",
                    sep=',\s+',
                    quoting=csv.QUOTE_NONE, 
                    header=None, 
                    encoding="mbcs")

结果：

     "2.10.2014 23:30:00,""25,1"",nan,nan,nan"

而不是quoting=csv.QUOTE_NONE我还尝试使用escapechar='"'

Answer 1

将decimal=','传递给read_csv：

In [28]:
import io
import pandas as pd
t="""2.10.2014 23:30:00,"25,1",nan,nan,nan
    2.10.2014 23:30:00,nan,"15,2",nan,nan
    2.10.2014 23:30:00,nan,nan,"125,14",nan
    2.10.2014 23:45:00,nan,0,nan,nan"""
pd.read_csv(io.StringIO(t), decimal=',', header=None)

Out[28]:
                        0     1     2       3   4
0      2.10.2014 23:30:00  25.1   NaN     NaN NaN
1      2.10.2014 23:30:00   NaN  15.2     NaN NaN
2      2.10.2014 23:30:00   NaN   NaN  125.14 NaN
3      2.10.2014 23:45:00   NaN   0.0     NaN NaN

此外，您可以通过parse_dates=[0]将第一列解释为datetime：

In [31]:
pd.read_csv(io.StringIO(t), decimal=',', header=None, parse_dates=[0])

Out[31]:
                    0     1     2       3   4
0 2014-02-10 23:30:00  25.1   NaN     NaN NaN
1 2014-02-10 23:30:00   NaN  15.2     NaN NaN
2 2014-02-10 23:30:00   NaN   NaN  125.14 NaN
3 2014-02-10 23:45:00   NaN   0.0     NaN NaN

在你的情况下忽略io.StringIO位，这只是为了我从文本字符串加载你的数据：

df=pd.read_csv("file.csv", sep=',\s+', quoting=csv.QUOTE_NONE, header=None, decimal=',', parse_dates=[0], encoding="mbcs")

使用引号中的值和逗号作为小数点读取csv（逗号分隔文件）

1 个答案: