在PyCharm中读取分号分隔CSV为Dataframe的格式异常问题

问题现象 #

在Jupyter Notebooks和Spyder中能正常读取并以表格展示的CSV文件，在PyCharm中用pandas的read_csv方法读取后，所有数据挤在一列里，终端输出显示[4521 rows x 1 columns]，每行保留分号和双引号，无法按预期拆分列。

使用的代码：

import pandas as pd

print("~"*50)
see = pd.read_csv(r"C:\Users\HP\pythonProject\Modulo6\bank.csv ", sep=";")
print(see)

原始CSV数据样本：

age;"job";"marital";"education";"default";"balance";"housing";"loan";"contact";"day";"month";"duration";"campaign";"pdays";"previous";"poutcome";"y"
30;"unemployed";"married";"primary";"no";1787;"no";"no";"cellular";19;"oct";79;1;-1;0;"unknown";"no"

问题原因 #

1. CSV的列名和字段值均被双引号包裹，pandas默认的引号解析规则未适配该格式，导致分号分隔符未被正确识别。
2. 文件路径末尾存在多余空格，属于不规范写法，可能引发潜在读取异常。

解决方法 #

方法1：指定引号解析字符 #

修改read_csv参数，明确指定quotechar='"'让pandas识别双引号为字段包裹符，同时移除路径末尾空格：

import pandas as pd

print("~"*50)
see = pd.read_csv(r"C:\Users\HP\pythonProject\Modulo6\bank.csv", sep=";", quotechar='"')
print(see)

方法2：指定全引号解析模式 #

使用quoting=pd.QUOTE_ALL参数，强制pandas解析所有被双引号包裹的字段：

import pandas as pd

print("~"*50)
see = pd.read_csv(r"C:\Users\HP\pythonProject\Modulo6\bank.csv", sep=";", quoting=pd.QUOTE_ALL)
print(see)

执行上述修改后，pandas即可正确拆分列，在PyCharm终端中以表格形式展示CSV数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者José Siles Blanco