Pandas read_csv - 处理 ID 号带有连续“$”和“#”符号以及字母和数字的列
Pandas read_csv - dealing with columns that have ID numbers with consecutive '$' and '#' symbols, along with letters and digits
我正在尝试读取一个包含一列数据的 csv 文件，该文件的 ID 号经过打乱，其中偶尔包含连续的 $$ 以及 #、数字和字母。
SCRAMBLE_ID
AL9LLL677
AL9$AM657
$L9$40
#L96A1
等等
我尝试了以下方法：
df = pd.read_csv('MASTER~1.CSV',
dtype = {'SCRAMBLE_ID': str})
将第三个条目呈现为 L9$4440（L9 以衬线字体显示，斜体，第一个和第二个 $ 消失）。
面对以这种方式配置的一整列身份证号码，处理此类数据的最佳方式是什么？我可以想象：
- 在 pd.read_csv 之前：用不会造成此问题的替代品替换有问题的符号（以及它们会是什么），或者，
- 有没有办法按原样保留 ID，但将它们变成一种数据类型，在保持它们存在的同时忽略这些符号？
谢谢。我在下面附上了 .csv 的屏幕截图和生成的 df（Jupyter 笔记本）。
csv column to pandas df with $$
我无法在模拟 CSV 文件中使用与您相同的值来复制它。
您确定在呈现数据框值的任何地方都不会出现基于 $ 符号的格式设置吗？您是否检查过数据框中的数据是否符合您的预期，或者您只是在外部渲染它？
我正在尝试读取一个包含一列数据的 csv 文件，该文件的 ID 号经过打乱，其中偶尔包含连续的 $$ 以及 #、数字和字母。
| SCRAMBLE_ID |
|---|
| AL9LLL677 |
| AL9$AM657 |
| $L9$40 |
| #L96A1 |
等等
我尝试了以下方法：
df = pd.read_csv('MASTER~1.CSV',
dtype = {'SCRAMBLE_ID': str})
将第三个条目呈现为 L9$4440（L9 以衬线字体显示，斜体，第一个和第二个 $ 消失）。
面对以这种方式配置的一整列身份证号码，处理此类数据的最佳方式是什么？我可以想象：
- 在 pd.read_csv 之前：用不会造成此问题的替代品替换有问题的符号（以及它们会是什么），或者，
- 有没有办法按原样保留 ID，但将它们变成一种数据类型，在保持它们存在的同时忽略这些符号？
谢谢。我在下面附上了 .csv 的屏幕截图和生成的 df（Jupyter 笔记本）。
csv column to pandas df with $$
我无法在模拟 CSV 文件中使用与您相同的值来复制它。
您确定在呈现数据框值的任何地方都不会出现基于 $ 符号的格式设置吗？您是否检查过数据框中的数据是否符合您的预期，或者您只是在外部渲染它？