使用Pandas read_csv处理CSV首单元格歧义，实现可正常索引的DataFrame

问题原因 #

你的CSV文件中，字段用;分隔但附带前导空格，直接用sep=";"读取时，会导致列名带前导空格（实际是" Int"而非"Int"）、索引带前导空格（实际是" A"而非"A"），所以df.loc["A", "Int"]无法匹配到对应单元格。

解决方案 #

提供两种简单可行的处理方式：

方式1：读取时直接处理空格

利用skipinitialspace=True参数忽略分隔符后的空格，同时指定index_col=0将第一列设为索引：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, sep=";", skipinitialspace=True)

读取后的DataFrame会自动去除索引和列名的前后空格，直接使用df.loc["A", "Int"]就能获取目标值。

方式2：读取后手动清理空格

如果不想修改读取参数，可以先读取原始数据，再去除索引和列名的前后空格：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, sep=";")
# 清理索引的空格
df.index = df.index.str.strip()
# 清理列名的空格
df.columns = df.columns.str.strip()

处理完成后，df.loc["A", "Int"]即可正常访问单元格。

验证效果 #

处理后的DataFrame结构如下：

Int  Flt
A  123  0.1
B  456  0.2
C  789  0.3

执行df.loc["A", "Int"]会返回123，符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Demaunt