Pandas初学者求助：如何从CSV读取矩阵集合至多个DataFrame

作为刚接触Pandas的新手，碰到这种非标准CSV格式的问题确实很头疼——毕竟pd.read_csv()是为规范的行列式CSV设计的，矩阵集合这种带{}包裹、分块的格式自然会出问题。咱们一步步来搞定它：

1. 先明确你的CSV格式 #

首先得确认你的CSV文件结构，大概率是类似这种（每个矩阵用{}包裹，内部是每行一组数据，矩阵间可能有空行）：

{
1,2,3
4,5,6
}
{
7,8,9
10,11,12
}

如果是这种结构，咱们可以绕开read_csv，先手动读取文件内容再分割处理。

2. 手动读取+分割矩阵转DataFrame #

用Python内置的文件读取先把内容读出来，再拆分出每个矩阵，最后转换成DataFrame：

import pandas as pd

# 读取目标CSV文件
with open('你的文件路径.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    file_content = f.read()

# 分割出每个矩阵的内容，过滤掉空内容和多余符号
raw_matrices = [mat.strip() for mat in file_content.split('{') if mat.strip() and '}' in mat]
clean_matrices = [mat.replace('}', '').strip() for mat in raw_matrices]

# 把每个矩阵转换成DataFrame，存入列表
df_collection = []
for mat in clean_matrices:
    # 按换行拆分每行，再按逗号拆分每个元素
    matrix_rows = [row.strip().split(',') for row in mat.split('\n') if row.strip()]
    # 转成DataFrame，你可以手动指定列名，比如columns=['列1', '列2', '列3']
    single_df = pd.DataFrame(matrix_rows)
    df_collection.append(single_df)

3. 适配不同格式变种 #

如果你的矩阵分隔符不是{}，而是其他标识（比如矩阵间用===分隔），只需要调整分割规则就行——把split('{')换成split('===')，再做对应过滤处理。

4. 解释下之前read_csv报错的原因 #

你用read_csv报错，本质是因为这个文件不符合标准CSV的行列规范：{}属于非数据行，Pandas无法识别正确的列数，自然抛出错误；设置nrows=2时，只读取了前两行，其中的{被当成了数据内容，这显然不是你想要的结果。

验证结果 #

运行完代码后，df_collection列表里就存着每个矩阵对应的DataFrame了，你可以通过df_collection[0]、df_collection[1]来访问不同的矩阵数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paul