带有双引号的 pandas 数据 [英] pandas data with double quote

问题描述

我正在尝试读取.csv格式的大型数据集，该数据集使用熊猫库自动更新。
问题是在我的数据中，第一行是不带双引号的字符串，其他列是带双引号的字符串。对于我来说，手动调整.csv文件是不可能的。

I am trying to read a large dataset in .csv format which is update automatically using the pandas library. The problem is that in my data, the first row is a string without double quotation marks, and the other colums are strings with double quotation marks. It is not possible for me to adjust the .csv file manually.

简化的数据集看起来像这样

A simplified dataset would look like this

1. A， B， C， D


2. comp_a， tree， house， door


3. comp_b，卡车，红色，蓝色

我需要将数据存储为单独的列，没有这样的引号：

I need the data to be stored as separate columns without the quotation marks like this:

1. ABCD


2. comp_a树屋门


3. comp_b卡车红色蓝色

我尝试使用

import pandas as pd
df_csv = pd.read(path_to_file,delimiter=',')

这给了我完整的标题，作为最后一列的单个变量

which gives me the complete header as a single variable for the last column

1. A ， B， C， D


2. comp_a树房屋门


3. comp_b卡车红色 blue

与我需要的结果最接近的结果是使用以下

The closest result to the one i need was by using the following

df_csv = pd.read(path_to_file,delimiter=',',quoting=3)

可以正确识别每列，但会添加一堆额外的双引号。

which correctly recognizes each column, but adds in a bunch of extra double quotes.

1. A B C D


2. comp_a树房屋门


3. comp_b卡车红色蓝色

设置引用值从0到2只是将整行读为单列。

Setting quoting to a value from 0 to 2 just reads an entire row as a single column.

有人知道我在读取.csv文件时如何删除所有引号吗？

Does anyone know how I can remove all quotation marks when reading the .csv file?

推荐答案

只需使用 pd.read_csv（）加载数据，然后使用 .replace（''，''，regex = True）

Just load the data with pd.read_csv() and then use .replace('"','', regex=True)

在一行中应该是

df = pd.read_csv(filename, sep=',').replace('"','', regex=True)

设置列名称：

df.columns = df.iloc[0]

然后删除第0行：

df = df.drop(index=0).reset_index(drop=True)

这篇关于带有双引号的 pandas 数据的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！