python - Pandas read_csv 不解释 quotechar

Question

使用以下 CSV 文件:

"aa"!#"2811"!#"Location"!#"11"!#"67000"!#"ZZ"
"bb"!#2812!#"Location"!#"22"!#"67540"!#"XX"
"cc"!#"2813"!#Location!#"33"!#"67117"!#"YY"
"dd"!#"2452"!#"location"!#"44"!#"67000"!#"ZZ"

并使用以下 python 代码:

import pandas
import csv
pandas.read_csv("test.csv", sep="!#", header=None, quotechar='"')

给出如下结果:

      0      0       1           2     3        4     5
0  "aa"  "2811"  "Location"  "11"  "67000"  "ZZ"
1  "bb"    2812  "Location"  "22"  "67540"  "XX"
2  "cc"  "2813"    Location  "33"  "67117"  "YY"
3  "dd"  "2452"  "location"  "44"  "67000"  "ZZ"

但是，正如我指定的 quotechar='"'，结果应该是

    0     1         2   3      4   5
0  aa  2811  Location  11  67000  ZZ
1  bb  2812  Location  22  67540  XX
2  cc  2813  Location  33  67117  YY
3  dd  2452  location  44  67000  ZZ

我错过了什么吗？

编辑 将所有 !# 替换为 , 使其工作，所以显然 quotechar 不是解释为 sep 超过 1 个字符。所以我正在寻找没有任何 str.replace() 的解决方案(我无法更改 !#，并且 " 很重要因为 !# 可以在列中找到。

Answer 1

请看这里: python pandas read_csv quotechar does not work

如果分隔符超过一个字符，quotechar 将不起作用。我尝试使用逗号作为分隔符，但效果很好。