如何在不使用Pandas的情况下去除CSV文件中的单引号和双引号

方法1：连续使用replace()方法 #

直接对每个字段依次清除单引号和双引号，修改后的代码简洁直观：

import csv

with open('output.csv','r') as i:
    for row in csv.reader(i):
        # 批量处理整行所有字段，同时去除单双引号
        cleaned_row = [col.replace('"', '').replace("'", "") for col in row]
        # 打印每个处理后的字段
        for column in cleaned_row:
            print(column)
        # 若需输出整行CSV格式，可替换为：
        # print(','.join(cleaned_row))

方法2：使用str.translate()提升效率 #

如果处理的CSV数据量较大，translate()方法性能更优，通过字符转换表批量删除指定符号：

import csv

# 创建转换表：指定要删除的单引号和双引号
trans_table = str.maketrans('', '', '\'"')

with open('output.csv','r') as i:
    for row in csv.reader(i):
        cleaned_row = [col.translate(trans_table) for col in row]
        for column in cleaned_row:
            print(column)

特殊场景处理：单引号作为字段包裹符 #

如果你的CSV中，单引号是用来包裹字段的（类似标准CSV的双引号作用），可以通过csv.reader的参数让解析器自动处理单引号，再清除剩余双引号：

import csv

with open('output.csv','r') as i:
    # 设置quotechar为单引号，让解析器自动识别并去除单引号包裹
    reader = csv.reader(i, quotechar="'", doublequote=True)
    for row in reader:
        cleaned_row = [col.replace('"', '') for col in row]
        for column in cleaned_row:
            print(column)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yes_par_row