在pandas中，read_csv()是一個(gè)非常重要的函數(shù)，用于將CSV文件讀取為一個(gè)Pandas DataFrame對(duì)象。該函數(shù)有很多參數(shù)，其中quoting就是其中之一。

在本文中，我們將深入探討quoting參數(shù)的含義、用法和示例。

含義

quoting參數(shù)用于指定在讀取CSV文件時(shí)應(yīng)如何處理引號(hào)字符。引號(hào)字符通常用于將包含逗號(hào)或其他分隔符的字符串括起來，以便正確解析CSV文件。然而，在某些情況下，數(shù)據(jù)本身可能包含引號(hào)字符，這可能會(huì)導(dǎo)致讀取錯(cuò)誤。

quoting參數(shù)的可選值包括：

• QUOTE_MINIMAL - 只在必要時(shí)加上引號(hào)，默認(rèn)值。
• QUOTE_ALL - 在每個(gè)字段周圍都加上引號(hào)。
• QUOTE_NONNUMERIC - 只在非數(shù)字字段周圍加上引號(hào)。
• QUOTE_NONE - 不加引號(hào)，這意味著任何包含分隔符或換行符的字段都會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。

用法

假設(shè)我們有以下CSV文件test.csv：

Name, Age, "Address" John, 25, "123 Main St, Apt 45" Alice, 30, "456 Maple Ave" Bob, 40, "789 Oak St" "David ""Dave"" Johnson", 50, "101 First St" 

我們可以使用read_csv()函數(shù)來讀取它：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv") print(df)

輸出如下：

Name   Age              Address
0                 John    25  123 Main St, Apt 45
1                Alice    30        456 Maple Ave
2                  Bob    40            789 Oak St
3  David "Dave" Johnson    50           101 First St

在默認(rèn)情況下，read_csv()函數(shù)使用QUOTE_MINIMAL選項(xiàng)來處理引號(hào)字符。這意味著只有在必要時(shí)才會(huì)加上引號(hào)。從輸出結(jié)果可以看出，引號(hào)字符已被正確解析并刪除。

現(xiàn)在，讓我們嘗試使用不同的quoting參數(shù)值來讀取同一文件。

import pandas as pd # QUOTE_ALL df = pd.read_csv("test.csv", quoting=csv.QUOTE_ALL) print(df) # QUOTE_NONNUMERIC df = pd.read_csv("test.csv", quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC) print(df) # QUOTE_NONE df = pd.read_csv("test.csv", quoting=csv.QUOTE_NONE) print(df)

輸出結(jié)果如下：

Name  Age            Address
0                          John   25 "123 Main St, Apt 45" 1                         Alice   30 "456 Maple Ave" 2                           Bob   40 "789 Oak St" 3 "David ""Dave"" Johnson" 50 "101 First St" 

Name Age              Address
0                          John  25 "123 Main St, Apt 45" 1                         Alice  30 "456 Maple Ave" 2                           Bob  40 "789 Oak St" 3  David "Dave" Johnson  50 "101 First St" 

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in File "pandas_libsparsers.pyx", line 605, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__
  File "pandas_libsparsers.pyx", line 705, in pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_source
FileNotFoundError: [Errno 2] File test.csv does not exist: 'test.csv' 

從輸出結(jié)果可以看出，當(dāng)quoting參數(shù)的值分別為QUOTE_ALL和QUOTE_NONNUMERIC時(shí)，引號(hào)字符已經(jīng)被加上并正確解析。而當(dāng)quoting參數(shù)的值為QUOTE_NONE時(shí)，讀取CSV文件會(huì)失敗，因?yàn)橛幸恍?a href='/map/ziduan/' style='color:#000;font-size:inherit;'>字段包含分隔符或換行符。

結(jié)論

在本文中，我們介紹了pandas中read_csv()函數(shù)的quoting參數(shù)。這個(gè)參數(shù)用于指定讀取CSV文件時(shí)如何處理引號(hào)字符。我們還提供了各種quoting參數(shù)選項(xiàng)

的示例，并演示了它們的效果。

最后，請(qǐng)注意，quoting參數(shù)僅適用于由引號(hào)括起來的字段。如果CSV文件中沒有引號(hào)或只有部分字段被引號(hào)括起來，則quoting參數(shù)不會(huì)生效。在這種情況下，您需要手動(dòng)解析CSV文件，以確保數(shù)據(jù)正確讀取。

總之，quoting參數(shù)是一個(gè)非常有用的工具，可以幫助我們正確解析包含引號(hào)字符的CSV文件。熟練掌握并正確使用它將使我們的數(shù)據(jù)處理更加準(zhǔn)確和高效。

想快速入門Python數(shù)據(jù)分析？這門課程適合你！

如果你對(duì)Python數(shù)據(jù)分析感興趣，但不知從何入手，推薦你學(xué)習(xí)《山有木兮：Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門》。這門課程專為初學(xué)者設(shè)計(jì)，內(nèi)容簡(jiǎn)潔易懂，手把手教你掌握Python數(shù)據(jù)分析的核心技能，助你輕松邁出數(shù)據(jù)分析的第一步。

學(xué)習(xí)入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3429?targetId=5724&preview=0
開啟你的Python數(shù)據(jù)分析之旅，從入門到精通，只需一步！