如何用Pandas读取含引号包裹列的空格分隔数据集？

我有一个6列的数据集，引号"...."之间的文本算作一列，数据格式如下：

name kind number purenumber dew fin
John "['car' 'house' 'bicycle']" "[2 9 6]" 3 7 medium
Paul "['pool' 'gym' 'factory']" "[1 1 1]" 1 2 high

我需要将引号内的所有内容作为一列读取，列之间以空格作为分隔符，但未找到Pandas的正确加载方法。尝试以下代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("/Users/comp1/Desktop/cost_val.csv",  delimiter = '	', sep=" ")

但无法正常工作，请问有没有快速用Pandas加载该数据的方法？

Pandas的read_csv原生支持识别引号包裹的字段，你只需要修正分隔符参数即可，避免同时设置冲突的delimiter和sep（这两个参数等价，只需保留一个）。

直接使用以下代码：

import pandas as pd
# 用\s+匹配任意数量空格作为分隔符，自动识别双引号包裹的完整字段
df = pd.read_csv("/Users/comp1/Desktop/cost_val.csv", sep='\s+', quotechar='"')

关键说明：

• sep='\s+'：匹配一个或多个空格作为列分隔符，避免误拆分引号内的内容
• quotechar='"'：明确指定双引号为字段包裹标记，Pandas会自动将引号内的内容视为单个完整列

如果你的数据中引号内没有额外空格（如示例格式），甚至可以省略quotechar，因为Pandas默认会识别双引号包裹的字段。

你之前的代码同时设置了制表符和空格作为分隔符，导致参数冲突，这是无法正常加载的核心原因。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James Lane