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方言和分隔符 2018/12/26

目录：第1部分：csv文本文件读写    pandas 读csv文件read_csv（1.文本读写概要）https://mp.csdn.net/postedit/85289371    pandas 读csv文件read_csv（2.read_csv参数介绍）https://mp.csdn.net/postedit/85289928    pandas 读csv文件read_csv（3.dtypes指定列数据类型）https://mp.csdn.net/postedit/85290575    pandas 读csv文件read_csv（4.to_csv文本数据写）https://mp.csdn.net/postedit/85290962    pandas 读csv文件read_csv（5.文本数据读写实例）https://mp.csdn.net/postedit/85291123    pandas 读csv文件read_csv（6.命名和使用列）https://mp.csdn.net/postedit/85291430    pandas 读csv文件read_csv（7.索引）https://mp.csdn.net/postedit/85291658    pandas 读csv文件read_csv（8.方言和分隔符）https://mp.csdn.net/postedit/85291994    pandas 读csv文件read_csv（9.浮点转换和NA值）https://mp.csdn.net/postedit/85292391    pandas 读csv文件read_csv（10.注释和空行）https://mp.csdn.net/postedit/85292609    pandas 读csv文件read_csv（11.日期时间处理） https://mp.csdn.net/postedit/85292925    pandas 读csv文件read_csv（12.迭代和块）https://mp.csdn.net/postedit/85293639    pandas 读csv文件read_csv（13.read_fwf读固定宽度数据）https://mp.csdn.net/postedit/85294010    第2部分：    pandas hdf文件读写简要https://mp.csdn.net/postedit/85294299    pandas excel读写简要https://mp.csdn.net/postedit/85294545    第3部分：    python中csv模块用法tcy https://mp.csdn.net/postedit/85228189    pandas读csv文件read_csv错误解决办法7种https://mp.csdn.net/postedit/85228808    pandas to_string用法https://mp.csdn.net/postedit/85294935

方言： 

# 该dialect关键字默认用Excel方言，但您可以指定方言名称或csv.Dialect实例。# 所有方言选项都可以通过关键字参数单独指定 

#实例1：dialect

print(data)label1,label2,label3index1,"a,c,eindex2,b,d,f# 使用dialect：dia = csv.excel()dia.quoting = csv.QUOTE_NONEpd.read_csv(StringIO(data), dialect=dia)

label1 label2 label3index1      "a      c      e  #数据包含引号index2       b      d      f

# 实例2：lineterminator行分隔符data = 'a,b,c~1,2,3~4,5,6'pd.read_csv(StringIO(data), lineterminator='~')   a  b  c0  1  2  31  4  5  6# 实例3：方言选项skipinitialspace，在分隔符后跳过任何空格：data = 'a, b, c\n1, 2, 3\n4, 5, 6'pd.read_csv(StringIO(data), skipinitialspace=True)   a  b  c0  1  2  31  4  5  6  

2.转义字符： 

# 嵌入字段中的引号（和其他转义字符）可以通过多种方式处理。# 一种方法是使用反斜杠; 要正确解析此数据，您应该传递escapechar选项：data = 'a,b\n"hello, \\"Bob\\", nice to see you",5'print(data)a,b"hello, \"Bob\", nice to see you",5pd.read_csv(StringIO(data), escapechar='\\')                               a  b0  hello, "Bob", nice to see you  5  

3.自动“嗅探”分隔符 # read_csv用csv.Sniffer csv模块的类；指定sep=None能够推断分隔（不一定是逗号分隔）的文件。print(open('tmp2.sv').read())data=':0:1:2:3\n' \     '0:0.46:-0.28:-1.5:-1.135\n' \     '1:1.21:-0.17:0.1:-1.044\n' \     '2:-0.8:-2.1:-0.49:1.07\n' \     '3:0.7:-0.7:-1.03:0.27 'pd.read_csv(StringIO(data), sep=None, engine='python')          Unnamed: 0     0       1     2       30                  0     0.46 -0.28 -1.50 -1.1351                  1     1.21 -0.17  0.10 -1.0442                  2    -0.80 -2.10 -0.49  1.0703                  3     0.70 -0.70 -1.03  0.270  

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