Python 带有附加空格的CSV

如何在正确的位置读取

11

和

12

以及

23

和

24

文件

---

例如，数字

11

和

12

应分别位于

x3

和

x4

变量中

可以在下面看到MWE（obs.：

csv

格式）

编辑-实例说明

---

此csv文件有5列：x1、x2、x3、x4和一列没有名称（在最后分号之后）

11和12（以及23和24）的唯一正确位置是x4和第五列

如果您想要x3和x4中的代码，则必须删除额外的

在11和23之前


您可能需要检查原始文件，以查看字段中是否有分隔符。
假设您的“正确”位置是第x4列。您可以为sep传入一个正则表达式，该表达式将在一次或多次出现“；”时拆分数据：

data = '''x1;x2;x3;x4;
          1;2;3;4;
          5;6;7;8;
          9;10;;11;12
          13;14;15;16;
          17;18;19;20;
          21;22;;23;24'''

pd.read_csv(StringIO(data),sep='[;]+',engine='python').iloc[:,:-1]

    x1  x2  x3  x4
0   1   2   3   4
1   5   6   7   8
2   9   10  11  12
3   13  14  15  16
4   17  18  19  20
5   21  22  23  24

我认为你需要定义你认为“正确的地方”。此外，您似乎在M中遗漏了代码。例如，数字
11
和
12
应分别位于
x3
和
x4
变量中。这是否回答了您的问题@man0s此解决方案用于字符串中的空白。这是一个最小工作示例（MWE），在我的问题中，有大量行和许多csv。它们是否存在相同的问题，或者字段中是否有一些分隔符？如果它们与您的示例类似，csv文件的（创建）应该是固定的，而不是解析。@WagnerSilva您是否能够提供一些真实数据（或这些文件中的一些问题行）来查看？谢谢您的回答。我的数据是
csv
文件，在本例中，这些文件不起作用。我需要直接读取
csv
文件。在实际读取数据时是否包含StringIO？读取您自己的数据时，只需删除StringIO。我放置了数据集的快照。@WagnerSilva我们需要查看原始数据以了解问题所在（在本例中，问题似乎在“AX”列中）。
data = '''x1;x2;x3;x4;
          1;2;3;4;
          5;6;7;8;
          9;10;;11;12
          13;14;15;16;
          17;18;19;20;
          21;22;;23;24'''

pd.read_csv(StringIO(data),sep='[;]+',engine='python').iloc[:,:-1]

    x1  x2  x3  x4
0   1   2   3   4
1   5   6   7   8
2   9   10  11  12
3   13  14  15  16
4   17  18  19  20
5   21  22  23  24