Python Pandas read_csv 引用问题，无法分离数据

Question

我正在使用 Pandas 处理多个 csv。我更改了原始 csv 文件上的一些数据名称并保存了文件。然后，我重新启动并重新加载了我的 jupyter notebook，但现在我对所有数据框都得到了这样的东西，我向数据源收费：

   Department  Zone    Element     Product     Year    Unit    Value
0   U1,"Z3","ODD 2.a.1...   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1   U1,"Z3","ODD 2.a.1...   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2   U1,"Z5","ODD 2.a.1...   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
3   U1,"Z6","ODD 2.a.1...   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
4   U1,"Z9","ODD 2.a.1...   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

我尝试使用 sep=',', encoding='UTF-8-SIG',quotechar='"', quoting=0, engine='python' 但同样的问题。我不知道如何解析 csv，因为即使我从数据中创建了一个新的 csv（没有引号和分隔符 ;），同样的问题出现了...

csv 为 321 行，如本例问题：https://www.cjoint.com/c/LDCmfvq06R6 和 Pandas 中没有问题的原始 csv 文件：https://www.cjoint.com/c/LDCmlweuR66

Answer 1

我觉得文件的引号有问题

import csv

df = pd.read_csv('LDCmfvq06R6_FAOSTAT.csv', quotechar='"',
                                            delimiter = ',', 
                                            quoting=csv.QUOTE_NONE,
                                            on_bad_lines='skip')
for i, col in enumerate(df.columns):
    df.iloc[:, i] = df.iloc[:, i].str.replace('"', '')

df.head()

Python Pandas read_csv 引用问题，无法分离数据

Python Pandas read_csv quote issue, impossible to separate data

python

csv

pandas