本文旨在深入剖析 pandas 在读取 CSV 文件时，默认分隔符为逗号，且包含引号时的字段分隔逻辑。通过分析一个实际案例，解释了 doublequote 参数的作用，并提供了避免错误分隔的正确方法，帮助读者更好地理解和运用 Pandas 处理 CSV 数据。
Pandas 库的 read_csv 函数是数据分析中常用的工具，用于将 CSV 文件读取为 DataFrame 对象。然而，在处理包含特殊字符（如引号）的 CSV 文件时，可能会遇到一些意想不到的分隔问题。本文将通过一个具体的例子，深入探讨 Pandas 的字段分隔逻辑，并提供正确的解决方案。
问题分析
考虑以下 CSV 文件 mycsv.csv 的内容：
"1,6 Engine DCT 18"","1,6 Engine Luxury DCT"
如果使用默认参数调用 pandas.read_csv 函数：
import pandas as pd df = pd.read_csv("mycsv.csv", header=None, sep=",") print(df)
会得到以下结果：
0 1 0 1,6 Engine DCT 18",1 6 Engine Luxury DCT"
可以看到，字段分隔并非如预期那样，”1,6 Engine DCT 18″” 被错误地分割成了 1,6 Engine DCT 18″,1 和 6 Engine Luxury DCT”。这是因为 Pandas 默认情况下会将 “” 解释为转义字符。
doublequote 参数的作用
Pandas 的 read_csv 函数提供了一个 doublequote 参数，用于控制如何处理字段内部的引号。默认情况下，doublequote=True，这意味着 Pandas 会将 “” 解释为转义字符，从而导致上述错误分隔。
解决方案
要解决这个问题，需要将 doublequote 参数设置为 False，禁用 Pandas 的默认转义行为：
import pandas as pd df = pd.read_csv("mycsv.csv", header=None, sep=",", doublequote=False) print(df)
此时，输出结果将是正确的：
0 1 0 1,6 Engine DCT 18" 1,6 Engine Luxury DCT
代码示例
以下是一个完整的示例代码，演示了如何正确读取包含引号的 CSV 文件：
import pandas as pd # 创建包含引号的 CSV 文件 with open("mycsv.csv", "w") as f: f.write('"1,6 Engine DCT 18"","1,6 Engine Luxury DCT"') # 使用 doublequote=False 正确读取 CSV 文件 df = pd.read_csv("mycsv.csv", header=None, sep=",", doublequote=False) print(df) # 输出： # 0 1 # 0 1,6 Engine DCT 18" 1,6 Engine Luxury DCT
总结与注意事项
- 当 CSV 文件包含引号，且引号内部包含分隔符时，需要特别注意 doublequote 参数。
- 默认情况下，doublequote=True，Pandas 会将 “” 解释为转义字符。
- 如果需要禁用转义行为，应将 doublequote 设置为 False。
- 在处理复杂的 CSV 文件时，建议仔细阅读 Pandas 的 read_csv 函数文档，了解各个参数的作用，以便正确读取数据。
理解 Pandas 的字段分隔逻辑，特别是 doublequote 参数的作用，可以帮助我们避免在读取 CSV 文件时遇到的各种问题，从而更有效地进行数据分析。
