如何将包含多组数据的CSV文件导入并生成不同的pandas DataFrame

处理方案 #

1 修正CSV读取逻辑，避免字段名丢失 #

你之前设置header=6时，若第7行（pandas行索引从0开始计数）的首个字段为空，就会导致nom du point distant字段名丢失，可通过手动指定列名的方式规避该问题，同时读取时自动处理时间格式：

import pandas as pd

# 手动指定列名，保证字段不会丢失
col_list = ["nom du point distant", "Date", "Valeur"]

data_adms = pd.read_csv(
    full_path,
    sep=";",
    skiprows=6,  # 跳过前6行的文件说明内容
    names=col_list,
    parse_dates=["Date"],  # 读取时直接将Date列转为时间格式
    infer_datetime_format=True,  # 自动识别不同格式的时间戳
    dayfirst=True  # 若时间为日/月/年的欧洲格式，添加该参数避免解析错误
)

2 统一处理异常时间戳 #

如果仍存在时间解析失败的情况，用以下代码强制转换并清除无效数据：

# 无法解析的时间统一设为空值后删除
data_adms["Date"] = pd.to_datetime(data_adms["Date"], errors="coerce")
data_adms = data_adms.dropna(subset=["Date"])
# 全局设置Date为索引
data_adms = data_adms.set_index("Date")

3 拆分生成三个独立DataFrame #

按需求筛选对应点位数据即可：

target_vars = [
    "BEL AIR - feeder_30 - MANGUIER",
    "BEL_TC_30_TR3_MW",
    "BEL AIR - feeder_30 - MTOA"
]

# 生成字典存储三个DataFrame，可直接通过点位名取值
var_df = {}
for var in target_vars:
    var_df[var] = data_adms.loc[data_adms["nom du point distant"] == var, ["Valeur"]].copy()

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