如何在 Pandas 中读取带有分号分隔符的文件

问题描述：

我使用 pandas 在 python 中导入.csv文件。

以下是文件格式.csv：

a1;b1;c1;d1;e1;...
a2;b2;c2;d2;e2;...   
.....

获取方法如下：

from pandas import *
csv_path = "C:...."
data = read_csv(csv_path)

现在，当我打印文件时，我得到了：

0  a1;b1;c1;d1;e1;...
1  a2;b2;c2;d2;e2;...   

等等...所以我需要帮助来读取文件并使用半色字符将值拆分为列;。

解决方案 1：

read_csv接受一个sep参数，在你的情况下只需sep=';'像这样传递：

data = read_csv(csv_path, sep=';')

在您的情况下它失败的原因是默认值','将所有列压缩为单个列条目。

解决方案 2：

回答上述 Morris 的问题：“有没有办法通过编程判断 CSV 是否由 , 或 ; 分隔？”

这会告诉你：

import pandas as pd

df_comma = pd.read_csv(your_csv_file_path, nrows=1,sep=",")
df_semi = pd.read_csv(your_csv_file_path, nrows=1, sep=";")
if df_comma.shape[1]>df_semi.shape[1]:
    print("comma delimited")
else:
    print("semicolon delimited")