Pandas读取csv时未正确读取文件。没有拆分成适当的列

在使用Pandas读取CSV文件时，可能会遇到文件未按预期拆分成适当列的问题。这通常是由于以下几个原因造成的：

1. 分隔符不正确：CSV文件通常使用逗号作为分隔符，但有时也可能使用其他字符，如制表符（Tab）或分号。
2. 引号问题：如果CSV文件中的某些字段包含分隔符，这些字段通常会被引号包围。如果引号处理不当，可能会导致数据解析错误。
3. 编码问题：文件的编码格式可能与Pandas默认的编码格式不匹配，导致读取错误。
4. 行尾有空行或不规则数据：文件中可能包含空行或不规则的数据行，这会影响数据的正确读取。

解决方法

以下是一些解决上述问题的方法：

1. 指定正确的分隔符

如果CSV文件使用的是非默认的分隔符，可以使用sep参数指定它。例如，如果文件使用制表符分隔：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('yourfile.csv', sep='\t')  # 使用制表符作为分隔符

2. 处理引号

Pandas默认使用双引号作为字段引用的标识。如果文件中的字段使用单引号或没有引号，可以使用quotechar和escapechar参数：

df = pd.read_csv('yourfile.csv', quotechar="'")  # 使用单引号作为字段引用标识

3. 指定编码格式

如果文件编码不是默认的UTF-8，可以使用encoding参数指定正确的编码：

df = pd.read_csv('yourfile.csv', encoding='ISO-8859-1')  # 例如，使用Latin-1编码

4. 跳过空行或不规则数据

如果文件中包含空行或不规则的数据行，可以使用skiprows参数跳过这些行：

df = pd.read_csv('yourfile.csv', skiprows=lambda x: x in [0, 2])  # 跳过第1行和第3行

示例代码

假设我们有一个CSV文件data.csv，它使用制表符作为分隔符，并且某些字段被单引号包围。我们可以这样读取它：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', sep='\t', quotechar="'", encoding='utf-8')
print(df.head())

参考链接

• Pandas官方文档 - read_csv

通过上述方法，你应该能够解决Pandas读取CSV文件时未正确拆分成适当列的问题。如果问题仍然存在，可能需要检查文件本身是否有损坏或格式不一致的情况。