掌握Pandas read_csv对CSV文件进行解析时，特别是处理包含特殊字符（如引号和逗号）的字段，是数据处理的关键。本文将深入探讨read_csv的默认行为，解释为何在特定情况下会产生非预期的字段分割，并提供通过调整doublequote参数来解决此类问题的专业指导。

理解 pandas.read_csv 的默认解析行为

在数据处理中，CSV文件是最常见的数据格式之一。Pandas库通过其强大的read_csv函数提供了便捷的CSV文件读取能力。然而，当CSV文件中包含特殊字符，特别是字段内包含分隔符或引号时，read_csv的默认行为可能会导致非预期的解析结果。

考虑以下一个简单的CSV文件 mycsv.csv，其中只有一行两列，且没有标题：

"1,6 Engine DCT 18\"","1,6 Engine Luxury DCT"

我们期望通过Pandas读取后得到一个包含两列的DataFrame： | 0 | 1 | |---|---| | 1,6 Engine DCT 18" | 1,6 Engine Luxury DCT |

然而，如果直接使用默认参数运行 pandas.read_csv("mycsv.csv", header=None, sep=",")，输出结果却可能令人困惑： | 0 | 1 | |---|---| | 1,6 Engine DCT 18\",1 | 6 Engine Luxury DCT" |

这种非预期的分割结果源于read_csv的默认参数设置，特别是quotechar（引用字符）和doublequote（双引号处理）。

默认参数解析逻辑：

• sep=',': 逗号被识别为字段分隔符。
• quotechar='"': 双引号被识别为字段引用字符，用于包裹包含分隔符的字段。
• doublequote=True (默认值): 当quotechar被指定且doublequote为True时，如果字段内部需要表示一个字面量的引用字符，则需要使用两个连续的引用字符（例如""代表一个"）。
• escapechar=None (默认值): 默认情况下没有指定转义字符。

根据这些默认设置，我们来分析字符串 "1,6 Engine DCT 18\"","1,6 Engine Luxury DCT" 的解析过程：

1. 第一个字段开始： 遇到第一个"，Pandas开始解析第一个字段。
2. 读取内容： 读取到 1,6 Engine DCT 18。
3. 遇到 \"： 这是问题的核心。
   • 由于escapechar为None，\不被视为转义字符。
   • 由于doublequote=True，Pandas期望通过""来表示字段内部的字面量"。而此处是\"，不符合""的模式。
   • 因此，\被视为普通字符，"也被视为普通字符（即字面量\和字面量"）。
   • 此时，Pandas认为第一个字段的引用并未结束，因为它没有遇到匹配的关闭引用（"）或者符合doublequote=True规则的""。
4. 遇到 ,： 由于字段仍被认为是开放的，这个逗号被视为字段内容的一部分，而非分隔符。
5. 读取 1： 1也被视为字段内容的一部分。
6. 遇到下一个 "： 这个"是第一个在打开引用后，不被视为内部字面量（因为不是""模式）且能作为关闭引用的字符。因此，Pandas将其识别为第一个字段的结束。
7. 第一个字段解析结果： 1,6 Engine DCT 18\",1。
8. 第二个字段开始： 紧接着上一个字段的关闭引用，下一个逗号,被识别为分隔符。
9. 解析第二个字段： 剩余的字符串是 ,"1,6 Engine Luxury DCT"。由于第一个字段已经消耗了1,，实际用于第二个字段的输入是"6 Engine Luxury DCT"。
   • 遇到"，开始解析第二个字段。
   • 读取 6 Engine Luxury DCT。
   • 遇到最后一个"，关闭第二个字段。

以上就是掌握Pandas read_csv对CSV文件进行解析时，特别是处理包含特殊字符（如引号和逗号）的字段，是数据处理的关键。本文将深入探讨read_csv的默认行为，解释为何在特定情况下会产生非预期的字段分割，并提供通过调整doublequote参数来解决此类问题的专业指导。的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！