CSV导入到Python中的空格分隔符

我知道关于CSV文件中的空格分隔符有很多问题

我有一个CSV文件，似乎被一个空格隔开。在导入Python时，我尝试了所有代码，以将空格标识为分隔符。但是，我不断收到错误消息。例如：

    test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file 
    test_df = pd.read_table( file, delim_whitespace=True )

这会产生以下错误：

EmptyDataError: No columns to parse from file

当我尝试这个：

    test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file 
    test_df = pd.read_table( file, delimiter=" " )

    test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file 
    test_df = pd.read_table( file, sep = "/s+" )

它给出了同样的错误

当我尝试这个：

    test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file 
    test_df = pd.read_table( file, delimiter=" " )

    test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file 
    test_df = pd.read_table( file, sep = "/s+" )

我也犯了同样的错误

当我尝试这个：

        test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file 
    test_df = pd.read_table( file, delimiter='\t')

我也犯了同样的错误

我不出错的唯一方法是这样做：

        test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file 
    test_df = pd.read_table( file, delimiter=',')

---

但是结果看起来完全不一样，test_df.info（）显示只创建了一个列（应该有100个列）。

我认为熊猫可能会做到这一点，其中一个应该有效

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', delim_whitespace=True)  
df = pd.read_csv('file.csv', delimiter=' ')

---

我想熊猫可能会玩这个把戏，其中一个应该有用

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', delim_whitespace=True)  
df = pd.read_csv('file.csv', delimiter=' ')

---

您可能只需使用csv模块即可完成所需的操作：

import csv
import pandas as pd

with open("test_data.csv", "r") as file:
    data = csv.reader(file, delimiter=" ")

    # Perform what you need to do on data
    for row in data:
        print(row)

    # Can then load into a df if needed
    df = pd.DataFrame.from_records(data)
    print(df)

---

您可能只需使用csv模块即可完成所需的操作：

import csv
import pandas as pd

with open("test_data.csv", "r") as file:
    data = csv.reader(file, delimiter=" ")

    # Perform what you need to do on data
    for row in data:
        print(row)

    # Can then load into a df if needed
    df = pd.DataFrame.from_records(data)
    print(df)

---

它有标题吗？您如何知道您的数据是以空格分隔的？您是否已打开数据并查看？您的回溯似乎认为您没有任何数据。请在excel中打开它并将其设为空格分隔符，而不是疯狂地猜测您有什么类型的空白，为什么不实际读取其中一行（只是

row=file.readline（）

），然后

print repr（row）

，然后实际查看您有什么，你需要更仔细地阅读这些文件

/s+/

没有任何意义，或者说，它意味着要用斜杠分隔列，然后用一个或多个字母

s

s分隔列，这不是很有用。它有标题吗？您如何知道数据是以空格分隔的？您是否已打开数据并查看？您的回溯似乎认为您没有任何数据。请在excel中打开它并将其设为空格分隔符，而不是疯狂地猜测您有什么类型的空白，为什么不实际读取其中一行（只是

row=file.readline（）

），然后

print repr（row）

，然后实际查看您有什么，你需要更仔细地阅读这些文件

/s+

没有任何意义，或者说，它意味着要用斜杠分隔列，然后用一个或多个字母

s

s分隔列，这不是很有用。