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我有一个目录,其中包含大量 CSV 文件(超过 1000 个)。我正在使用 python pandas 库来计算每个 CSV 文件中的列数。
但问题是,有些CSV文件中使用的分隔符不仅是"," but "|" and ";"
如何解决这个问题:
import pandas as pd
import csv
import os
from collections import OrderedDict
path="C:\\Users\\Username\\Documents\\Sample_Data_August10\\outbound"
files=os.listdir(path)
col_count_dict=OrderedDict()
for file in files:
df=pd.read_csv(os.path.join(path,file),error_bad_lines=False,sep=",|;|\|",engine='python')
col_count_dict[file]=len(df.columns)
我将它存储为字典。
我收到如下错误:
Error could possibly be due to quotes being ignored when a multi-char delimiter is used
我用过sep=None
,但这没有用。
编辑:
其中一个 csv 是这样的: Number|CommentText|CreationDate|Detail|EventDate|ProfileLocale_ISO|Event_Number|Message_Number|ProfileInformation_Number|Substitute_UserNo|User_UserNo
第二个就像: Number,Description
我不能透露数据。由于数据敏感,我刚刚给出了列名称。
经过一些调整并使用打印状态来确定使用 andrey-portnoy 的代码,我开始知道 csv 嗅探器正在识别“|”的分隔符作为“e”,所以使用 if 语句我将其改回“|”。现在它给了我正确的输出。
也代替 read()
,我用了readline()
。在安德烈的回答中的以下代码行中:dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
但问题仍然没有解决。经过大量检查后我能够弄清楚这一点,但每次我的猜测可能都不正确,这可能会导致错误。
将等待任何帮助。
最佳答案
通过将分隔符指定为 sep=",|;|\|"
,您可以使整个字符串成为分隔符。
相反,您想使用 Sniffer从 csv
模块检测每个文件中使用的 CSV 方言,特别是分隔符。
例如,对于单个文件 example.csv
:
import csv
with open('example.csv', newline='') as csvfile:
dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
sep = dialect.delimiter
df = pd.read_csv('example.csv', sep=sep)
不要默认启用 Python 引擎,因为它的速度要慢得多。
关于python - 计算目录中多个csv文件的列数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52014473/
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