Python 将具有不同数量的特定分隔符实例的CSV文件读取到数据帧中

我有一个CSV文件，它使用分号；作为分隔符。然而，问题是分号的实例数量不同，即有时只有一个；，有时多个分号，如；；；；；；等等，考虑到数据相当大，我真的不知道

最简单的方法，显然是使用；要使用的是分隔符

data = pd.read_csv('my_file_name.csv', sep = ';')

但是，问题是，尽管文件被读入数据框数据，但读取文件列的实例不正确，因为分隔符的数量不同，虽然可以确定分隔符/分隔符将是分号，但它们的数量变化很大，如；；；；等等

我想完成的是能够将CSV文件正确地读入熊猫数据框，并考虑；作为分隔符/分隔符。当至少有一个时；，可以将其视为分隔符。问题出现了，我不知道是否要具体说明；作为分隔符；；；作为分隔符等，因为数据集中分号的实例数量不同，我不确定这是否会导致无法使用或|运算符

我尝试使用sep=None并将引擎设置为“python”，但它无法将CSV文件正确地读入数据帧

data = pd.read_csv('my_file_name.csv', sep = None, engine = 'python')

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非常感谢您在这方面提供的任何帮助。

数据集通常以“；”的形式提供分隔字段如下所示

在上面的示例中，显示学生数据集，我们只能将其与“；”分开。我们不能使用sep=None

下面是一些在学生数据集中使用的python代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
from sklearn import linear_model
from sklearn.utils import shuffle

data = pd.read_csv("student-mat.csv" ,sep=";")

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sep=[；]+，engine='python'如何工作？您尝试过上面的方法吗？另外，是否有可能一行中的两个或三个分号实际上意味着空白字段？@jezrael我尝试过这个方法，但文件似乎仍然无法正确读取。有些列完全具有NAN，实际数据肯定不是这样。但问题是,；发生的次数不同。但是，可以肯定的是，分离器要么是单个；，或者是一组分号。@scharfmn我尝试了上面的方法，但不幸的是对我无效。不，多个分号并不意味着这些字段是空白字段。这只是一种数据排列的方式，有时他们使用单一的数据；有时是一组分号。但是可以肯定的是，并不是像目前将数据读入数据框时那样，列中包含所有的NAN；用文本编辑器打开副本；进行正则表达式搜索和替换，将倍数缩减为单个；拯救试着读懂熊猫？也可以编写脚本，等等。这并不能回答我的问题。在这里使用机器学习的目的是什么？我的问题是关于将CSV文件读取为具有不同分隔符实例数的熊猫数据帧；来自csv。请检查您的csv文件是否与之分离；或者不可以将分隔符用作无。请参考@Anaidel on的答案。但不管怎样，你只是提到如何读取CSV文件，我已经很清楚了，这和我在问题中提到的一样。你能在你的答案中添加一些实质性的东西，这对其他人会有帮助吗？同样，sklearn与本案无关。