Question

我使用pandas.read_csv()并找到quotechar并在其中引用参数，

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ' , quotechar='"', quoting=0)

这些参数的确切用法是什么？我检查了文档，但我无法理解它。

Answer 1

用于处理多字符串数据：

In [39]:
data = {"strings": ["string", "string,string"],
        "int": np.arange(2),
        "float": np.random.randn(2)}

df = pd.DataFrame(data)
df

Out[39]:
      float  int        strings
0  0.116076    0         string
1 -0.316229    1  string,string

In [40]:    
df.to_csv(quotechar="'")

Out[40]:
",float,int,strings\n0,0.11607600924932446,0,string\n1,-0.31622948240636567,1,'string,string'\n"

您可以看到string,string被引用到：

'string,string'

写入csv时

虽然第一个单独的字符串是独立的。

默认引号char是双引号：

In [41]:
df.to_csv()

Out[41]:
',float,int,strings\n0,0.11607600924932446,0,string\n1,-0.31622948240636567,1,"string,string"\n'

多字符串条目写为：

"string,string"

Answer 2

CSV可以仅使用逗号分隔字段，但是如果您在其中包含一个逗号的字段，为避免成为两个字段，需要将整个字段括起来，通常用双引号引起来。一些CSV方言将每个字段都用双引号引起来，但这浪费了空间。

引用选项为QUOTE_MINIMAL（0），QUOTE_ALL（1），QUOTE_NONNUMERIC（2）或QUOTE_NONE（3）

quoting = 0表示最少的引用，因此将仅封闭包含分隔符的字段。看起来像这样。

Name, Address, Field
Ai Weiwei, "Berlin, Germany", Visual Arts
"Jagger, Mick", London, Music

还请注意，您的示例包含两个字符分隔符sep ='，'（逗号和空格），因此我在上面使用了它，但同时也浪费了文件中的空间。

pandas中的引用参数read_csv（）

2 个答案: