Python numpy genfromtxt/pandas read\u csv；忽略引号内的逗号

考虑一个文件，

a.dat

，其内容如下：

address 1, address 2, address 3, num1, num2, num3
address 1, address 2, address 3, 1.0, 2.0, 3
address 1, address 2, "address 3, address4", 1.0, 2.0, 3

我正试着用英语输入。但是，该函数在第3行中看到一个附加列。我得到了一个类似的错误：

及

我试图找到一个输入参数来补偿这一点。我不介意我最终得到的是numpy ndarray还是pandas数据帧

我是否可以在

genfromtxt

和/或

read\u csv

中设置一个参数，让我忽略语音标记中的逗号？

我注意到，

read_csv

包含一个

quotechar='”

参数，定义如下：

quotechar：字符串（长度1）用于表示开始的字符 和引用项的结尾。引用项可以包括分隔符和 它将被忽略

在我看来，这就像read_csv在默认情况下适用于我的案例，但事实并非如此

我可以看出，我可以预处理文件以去掉逗号-如果可能的话，我希望避免这样做，但如果这是唯一的方法，我希望得到建议。

Python的内置模块可以处理此类数据

with open("a.dat") as f:
    reader = csv.reader(f, skipinitialspace=True)
    header = next(reader)
    dtype = numpy.dtype(zip(header, ['S20', 'S20', 'S20', 'f8', 'f8', 'f8']))
    data = numpy.fromiter(itertools.imap(tuple, reader), dtype=dtype)

刚刚找到：

我缺少的关键参数是

skipinitialspace=True

——这“处理逗号分隔符后的空格”

---

这是有效的：-）

为什么quotechar不起作用？有人吗？

pandas read_csv sort of works - but it gives me an unaligned data structure:

pd.read_csv('a.dat')

pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 6 fields in line 3, saw 7

with open("a.dat") as f:
    reader = csv.reader(f, skipinitialspace=True)
    header = next(reader)
    dtype = numpy.dtype(zip(header, ['S20', 'S20', 'S20', 'f8', 'f8', 'f8']))
    data = numpy.fromiter(itertools.imap(tuple, reader), dtype=dtype)

a=pd.read_csv('a.dat',quotechar='"',skipinitialspace=True)

   address 1  address 2            address 3  num1  num2  num3
0  address 1  address 2            address 3     1     2     3
1  address 1  address 2  address 3, address4     1     2     3