为什么 Pandas 将 CSV 文件中的所有列解析为单个列，以及如何解决它？

python

2024-03-07 01:48:51

如何防止 Pandas 将 CSV 文件中的所有列解析为单个列？

简介

使用 Pandas 读取 CSV 文件时，遇到所有列都被解析为单个列的问题并不少见。这会破坏数据的结构，造成不便。但这个问题可以轻松解决，遵循本文提出的步骤，你就可以准确解析你的 CSV 文件。

问题原因

出现这个问题的原因通常是文件格式不一致或 Pandas 设置不当。CSV 文件应使用逗号分隔，并带有标题行。此外，Pandas 需要正确配置 header 和 names 参数。

解决方案

为了防止 Pandas 将 CSV 文件中的所有列解析为单个列，请采取以下步骤：

1. 检查文件格式

确保文件使用逗号分隔，而不是分号或其他字符。
检查是否存在标题行，并位于文件的第一行。

2. 设置 Pandas 选项

在读取 CSV 文件之前，设置 Pandas 的 header 和 names 参数：

header=0 指定第一行包含列标题。
names= 指定列名列表。

3. 使用 read_csv() 函数

使用 Pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件，指定正确的参数：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('path/to/file.csv', header=0, names=['clientId', 'timestamp', 'log'])

示例

以下是使用上述步骤读取给定 CSV 文件的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('csv_file.csv', header=0, names=['clientId', 'timestamp', 'log'])

print(df)

输出

   clientId           timestamp        log
0         1  Jun 29 2023 09:36:44.933      00:07
1  36441418  Jun 29 2023 09:36:45.002  00:12 seconds
2  34836299  Jun 29 2023 09:36:44.190  00:83 seconds
3  36412881  Jun 29 2023 09:35:02.138  00:00 seconds
4  37464661  Jun 29 2023 09:36:44.705  00:18 seconds
5         1  Jun 29 2023 09:36:45.500  00:09 seconds
6  37455397  Jun 29 2023 09:36:46.221  00:15 seconds
7  38071830  Jun 29 2023 09:34:29.692  00:05 seconds