Python 如何在pandas中读取带有分号分隔符的文件

我使用pandas导入python中的

.csv

文件

以下是

.csv

中的文件格式：

a1;b1;c1;d1;e1;...
a2;b2;c2;d2;e2;...   
.....

以下是如何获得它：

from pandas import *
csv_path = "C:...."
data = read_csv(csv_path)

现在，当我打印文件时，我得到：

0  a1;b1;c1;d1;e1;...
1  a2;b2;c2;d2;e2;...   

等等。。。因此，我需要帮助读取文件并在列中拆分值，使用半彩色字符

获取一个

sep

param，在您的情况下，只需传递

sep='；'像这样：

data = read_csv(csv_path, sep=';')

在您的案例中，它失败的原因是默认值为“
”，“
，因此它将所有列作为一个列条目进行筛选。
在回答上述Morris的问题时：
“是否有一种方法可以通过编程来判断CSV是否由或分隔？”

这将告诉你：

import pandas as pd

df_comma = pd.read_csv(your_csv_file_path, nrows=1,sep=",")
df_semi = pd.read_csv(your_csv_file_path, nrows=1, sep=";")
if df_comma.shape[1]>df_semi.shape[1]:
    print("comma delimited")
else:
    print("semicolon delimited")

是否有一种方法可以通过编程来判断CSV是否由
、
或
分隔？