反斜杠，让您的csv文档字符不撞车；让“借”您csv数据的人叫苦不迭。

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(本文获得CSDN质量评分【89】)

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反斜杠(“\”) 让您的csv文档字符不撞车 (让“借”(白嫖)您csv数据的人叫苦不迭)

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本文质量分：

【 89 】 本文地址： https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/128194951

CSDN质量分查询入口：http://www.csdn.net/qc

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◆ 反斜杠，让csv文档字符不撞车

  昨天在用csv格式存储我的股票买卖记录的时候，想到可不可以不用默认的半角逗号(英文逗号“,”)？在文本编辑器中看着被英文逗号分隔的字符像拧在一起的铁链，拥挤得别扭。用中文逗号多好！大气明朗，界限清晰。但pandas又该怎么读取哩？我可只会默认的用法——

import pandas as pd
df = pd.read_csv(filename)

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1、标准csv

1.1 默认英文逗号分隔数据字段

交易日期,时间,交易类型,单价,数量,费用
2022-11-08,9:55,1,2.86,600,0
2022-11-08,9:46,1,2.86,1000,0
2022-11-03,9:53,-1,2.62,500,5
2022-09-19,10:21,-1,2.76,1100,5
2022-09-07,10:55,-1,2.97,500,5
2022-09-01,10:27,-1,2.9,1000,5
2022-09-17,09:48,1,3.11,400,5
2022-08-4,10:15,-1,2.9,500,5
2022-07-24,10:27,-1,3.08,400,5
2022-06-24,14:36,-1,3.26,500,5

1.2 自定义中文逗号分隔

交易日期，时间，交易类型，单价，数量，费用
2022-11-08，9:55，1，2.86，600，0
2022-11-08，9:46，1，2.86，1000，0
2022-11-03，9:53，-1，2.62，500，5
2022-09-19，10:21，-1，2.76，1100，5
2022-09-07，10:55，-1，2.97，500，5
2022-09-01，10:27，-1，2.9，1000，5
2022-09-17，09:48，1，3.11，400，5
2022-08-4，10:15，-1，2.9，500，5
2022-07-24，10:27，-1，3.08，400，5
2022-06-24，14:36，-1，3.26，500，5

  csv文本倒是好看了，但pandas.read_csv()方法豆解析成这样子的了😭

  幸好在老齐(点击“老齐”，可以跳转微信公众“老齐教室”了解详情)的书中学到了help()大法🤗🤗。上法宝——

import pandas as pd
help(pd.read_csv)

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1.3 不同版本下的help(pandas.read_csv)

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Python3.10.2下的部分help()

   Python3.6.6下的pandas版本是0.23.4，Python3.10.2下的pandas版本是1.4.1。

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2、试炼pandas.read_csv()

  经试炼，pandas.read_csv(filename, sep=)其参数设置中的“sep=”就是指明要读取的csv所用分隔符的(pandas0.23.4中是“sep=’,’”，pandas1.4.1中是“sep=”，她们都可以正常读取用英文逗号分隔的csv文档。)。经试炼，“sep=”可以设置任意字符，但也不要让她与您的数据字符撞车，不然pandas会被搞得晕头转向的。如设置成中文逗号，您要分割的数据中多半会有中文逗号，那就会让机器无所适从。pandas默认的英文逗号，但数据中也有可能包含英文逗号，一样会让机器迷茫，请看下面的试炼——

  如果前面csv文档第一行“交易日期”中间多出一个英文逗号，pandas就会解析成这样子了——columns豆多出一列来！😳“交易日期”也被pandas分割了。

  经过一番推敲，我觉得反斜杠“\”比较合适。不但在文本中出现较少，且直接文本读csv数据也还算清晰明了。只要在pandas.read_csv()方法参数中用“sep=”告诉pandas，分隔符用的是反斜杠(sep=’\’)，就可以正确解析数据。这样子，也让使用默认代码的搬运工抓狂，因为他不明白您的csv文本为啥子嫩多反斜杠，他还解析不出来(他们大多数人一般不给pandas.read_csv()方法加“sep=”参数说明)。🤗🤗🤗

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3、反斜杠分割的csv

交易日期\时间\交易类型\单价\数量\费用
2022-11-08\9:55\1\2.86\600\0
2022-11-08\9:46\1\2.86\1000\0
2022-11-03\9:53-1\2.62\500\5
2022-09-19\10:21-1\2.76\1100\5
2022-09-07\10:55-1\2.97\500\5
2022-09-01\10:27-1\2.9\1000\5
2022-09-17\09:48\1\3.11\400\5
2022-08-4\10:15-1\2.9\500\5
2022-07-24\10:27-1\3.08\400\5
2022-06-24\14:36-1\3.26\500\5

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设置反斜杠的坑

df = pd.read_csv(filename, sep='\') # 此行代码在*.py文件中第20行代码

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3.1 常规读取报错

Python3.6.6、Python3.10.2下的报错截屏

3.2 反斜杠为python关键字，需用\转义。

  原来反斜杠单独出现，是续行符，“粘接”下一行代码，意即本行连同下一行本是一条语句。一般出现在行末。我的写法让python解析成续行符了，不可以用原字符串符号“r”，Python 一样要“误解”。用反斜杠转义，可解此错误。告诉Python我这里只是反斜杠而不是续行符。

df = pd.read_csv(filename, sep='\\') # 此行代码在*.py文件中第20行代码

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用sep=’\'参数说明，Pandas完美解析反斜杠分割的csv数据文本

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4、额外收获的自用文件小工具

  因为这一顿操作，我的文件工具有了第一个方法“自动替换文件中的某一字符”。🤗🤗

#!/sur/bin/nve python
# coding: utf-8


class MyFile:
    ''' 我的文件打理工具 '''


    def replace_char(self, filename, old, new):
        ''' 字符串替换 '''
        s = open(filename).read()
        s = s.replace(old, new)

        with open(filename, 'w') as f:
            f.write(s)


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  来源：老齐教室

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