Pandas 中 read_csv 方法中的转义引号

在本文中，我们将介绍 Pandas 中 read_csv 方法中的转义引号问题。在使用 Pandas 的 read_csv 方法读取含有引号的CSV文件时，我们有时会遇到转义引号的问题。如何避免这个问题呢？下面我们将详细介绍。

阅读更多：Pandas 教程

转义引号的问题

转义引号是指在含有引号的字符串中，将引号转义为两个引号的形式。这种形式在文件中的表示是：”my “new” car”, 而不是 “my “new” car”。这个问题可能会出现在我们的CSV文件中，如果不正确地处理，会产生解析问题。

下面我们来看一个示例。假设我们有一个含有转义引号的csv文件test.csv，其内容为：

name,description,quantity
apple,"a ""new"" apple",5
orange,"a juicy orange",10

我们将使用Pandas来读取这个文件，并检查是否正确解析。

首先，我们使用下面的语句读取文件：

import pandas as pd

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

按照期望，我们可以看到读入的DataFrame应该是这样的：

>>> df
     name   description   quantity
0   apple  a "new" apple         5
1  orange  a juicy orange        10

然而，当我们打印DataFrame的内容时，我们看到了这个问题：

>>> df.description
0    a "new" apple
1    a juicy orange
Name: description, dtype: object

我们可以看到，在description列中，含有双引号的字符串 "new" 被错误解释为了普通的引号。这是因为Pandas默认情况下不支持转义引号。当引号在某些特定的位置时，会造成解析错误。

解决办法

那么如何解决这个问题呢？通常有两种解决方案：

1. 禁用引号解析

如果不需要引号解析功能，我们可以将引号禁用：

df = pd.read_csv("test.csv", quotechar=None, quoting=3)

在这个语句中，quotechar=None将引号禁用，而quoting=3表示不进行引号解析。

另外，如果文件中含有转义字符（例如\t），也可以通过添加escapechar来避免解析错误：

df = pd.read_csv("test.csv", quotechar=None, quoting=3, escapechar='\\')

这样，我们就可以正常解析含有转义引号的CSV文件了。

2. 指定解析器

如果需要引号解析功能，我们可以使用不同的解析器。比如，在使用Python自带的csv模块获取数据后再转化为DataFrame：

import csv

with open("test.csv") as f:
    reader = csv.reader(f, quotechar='"', escapechar='\\')
    data = [row for row in reader]

df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

在这个语句中，我们手动使用csv的reader来获取数据，然后再将数据转化为DataFrame。

总结

Pandas中的read_csv方法默认不支持转义引号的解析。在读取含有转义引号的CSV文件时，我们可以禁用引号解析，或使用不同的解析器来避免解析错误。当然，在实际生产环境中，我们通常会考虑特定文件的特定形式，以及性能方面的因素来选择解决方案。