如何用Pandas导入含重复表头行的CSV并提取值？

你的问题核心是CSV每行都是键: 值的重复表头格式，仅用sep=';'分割只能得到带键名的列内容，需要额外处理提取值部分。以下是两种可行方案：

方案一：字符串分割提取 #

先按分号读取数据，再对每个列做字符串分割，提取冒号后的内容并清理空格，最后转换数值类型：

import pandas as pd

# 读取文件，指定分隔符和列名
df = pd.read_csv('base.txt', sep=';', header=None, names=['player', 'level', 'last_login', 'coins'])

# 遍历所有列，提取冒号后的有效内容
for col in df.columns:
    # 按冒号分割，取最后一部分，再去除前后空格
    df[col] = df[col].str.split(':').str[-1].str.strip()

# 将数值列转换为整数类型（player列保留字符串）
df[['level', 'last_login', 'coins']] = df[['level', 'last_login', 'coins']].astype(int)

print(df)

方案二：正则表达式提取 #

用正则直接匹配冒号后的内容，代码更简洁：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('base.txt', sep=';', header=None, names=['player', 'level', 'last_login', 'coins'])

# 用正则提取冒号后（忽略可能的空格）到行尾的内容
df = df.apply(lambda col: col.str.extract(r':\s*(.*)$')[0])

# 转换数值列类型
df[['level', 'last_login', 'coins']] = df[['level', 'last_login', 'coins']].astype(int)

print(df)

运行后都会得到你想要的结果：

player  level  last_login   coins
0    John Doe     45  7854414174    7600
1   Anckx Uj    471  7854418847  684111

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kirstendo