使用pandas.read_csv读取CSV文件出现列合并为单列如何解决

• 你使用的pandas.read_csv默认以逗号作为字段分隔符，但从你输出的列名拼接格式可以判断，这份CSV实际采用分号;作为分隔符，这是所有字段被识别为1列的核心原因
• 字段外包裹的双引号属于CSV标准的引用标记，本身是合法格式，只是因为分隔符识别错误，才没有被正常解析处理

直接在读取文件时添加分隔符、引用符两个参数即可正确解析，修改后的代码如下：

import pandas as pd
import sqlite3
from pandas.io import sql

# 新增sep指定分号为分隔符，quotechar指定双引号为引用符
BANK_FULL = pd.read_csv('../csv/bank-full.csv', encoding = 'utf-8', sep=';', quotechar='"')
print(BANK_FULL.columns)

参数说明 #

• sep=';'：替换默认的逗号分隔规则，用分号拆分不同字段
• quotechar='"'：指定双引号为字段的包裹标记，pandas会自动去除字段外层的双引号，不需要额外做字符串清洗

如果遇到部分字段引号不规范的特殊情况，可以额外导入csv模块，添加quoting=csv.QUOTE_MINIMAL参数适配：

import pandas as pd
import csv

BANK_FULL = pd.read_csv('../csv/bank-full.csv', encoding = 'utf-8', sep=';', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

运行修改后的代码后，即可输出17个独立的列名，完成正常拆分。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ccookiee