pandas 用左右引号字符解析 csv
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【中文标题】pandas 用左右引号字符解析 csv【英文标题】:pandas parse csv with left and right quote chars 【发布时间】:2017-07-26 09:49:32 【问题描述】:我正在尝试在 pandas 中读取一个结构如下的文件
<first>$$><$$<second>$$><$$<first>$$>
<foo>$$><$$<bar>$$><$$<baz>$$>
使用pd.read_csv('myflie.csv', encoding='utf8', sep='$$><$$', decimal=',')
将无法产生有意义的结果。所有数据都被读入单个列,并且不会提取引号。
【问题讨论】:
【参考方案1】:您需要通过\
转义$
,因为它被读取为正则表达式(字符串结尾):
(分隔符 > 1 个字符且不同于 '\s+' 被解释为正则表达式)
import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO
temp=u"""<first>$$><$$<second>$$><$$<first>$$>
<foo>$$><$$<bar>$$><$$<baz>$$>"""
#after testing replace 'StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(StringIO(temp),
encoding='utf8',
sep='\$\$><\$\$',
decimal=',',
header=None,
engine='python')
print (df)
0 1 2
0 <first> <second> <first>$$>
1 <foo> <bar> <baz>$$>
然后对于从最后一列删除$$>
是可能的使用replace
(添加&
作为字符串结尾):
df.iloc[:, -1] = df.iloc[:, -1].str.replace('\$\$>$', '')
print (df)
0 1 2
0 <first> <second> <first>
1 <foo> <bar> <baz>
对于删除引用:
df = df.replace(['^<', '>$'], ['', ''], regex=True)
print (df)
0 1 2
0 first second first
1 foo bar baz
两者一起替换:
df = df.replace(['^<', '>$', '>\$\$'], ['', '', ''], regex=True)
print (df)
0 1 2
0 first second first
1 foo bar baz
【讨论】:
我怎样才能另外删除引号 ?常规的 pandas 引号参数只需要一个字符,例如" 但我需要一个左右引号字符。 即有没有比遍历所有列并执行两个调用更好的方法df[0] = df[0].str.replace('<', '') df[0] = df[0].str.replace('>', '') df
哇,答案很好。
如何添加标题以进行替换?目前我会使用 col = df.columns.map(lambda x: x.replace('', '')).values df.columns = col df.head() 这似乎依赖于 pythonic。
我认为更简单的是df.columns = df.columns.to_series().replace(['^<', '>$', '>\$\$'], ['', '', ''], regex=True)
以上是关于pandas 用左右引号字符解析 csv的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Pandas read_csv 用字符串“nan”填充空值,而不是解析日期
pandas使用read_csv函数读取文件并解析日期数据列(parse dates)pandas使用read_csv函数读取文件并将缺失值转化为空字符串