读取 CSV 文件后，Dataframe 没有为每个数据设置单独的列答案

【问题标题】：Dataframe does not have separated columns for every data after reading CSV file读取 CSV 文件后，Dataframe 没有为每个数据设置单独的列
【发布时间】：2022-10-25 23:16:40
【问题描述】：

我正在加载一个 csv 文件以便在数据框中读取它。但是，当我加载它时，我得到了未分离的数据框。

CSV文件中的数据如下，

Name;OffsetBarrierX;MeanF;MaxF;Thickness
sim1;88.416;-120140.0402;453487.6875;2.4
sim2;-108.321;-119949.118;447437.9688;2.4
sim3;-89.221;-119324.1906;576758.625;2.4
sim4;-89.221;-119324.1906;576758.625;2.4
sim5;-87.488;-117527.1688;574904.5625;2.4
sim6;-11.1424;-183188.6846;763354;2.4

我写了以下代码行，

path = '../00_Data/Res_Overl_A.csv'
pd.read_csv(path, sep = ';')

我得到以下输出，

Name;OffsetBarrierX;MeanF;MaxF;Thickness
0   sim1;88.416;-120140.0402;453487.6875;2.4
1   sim2;-108.321;-119949.118;447437.9688;2.4
2   sim3;-89.221;-119324.1906;576758.625;2.4
3   sim4;-87.488;-117527.1688;574904.5625;2.4
4   sim5;-11.1424;-183188.6846;763354;2.4
5   sim6;-82.713;-121320.2933;608878.1875;2.4
6   sim7;-27.194;-172708.102;747944.625;2.4

如您所见，没有任何变化。我需要一个在数据框的不同列中具有不同数据的输出。如何为每个数据制作不同的列？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe csv

【解决方案1】：

无法重现 OP 的问题，因为当我使用上述数据创建 csv 时，pandas.read_csv 读取没有任何问题

path = r'C:UsersjohndoeDocumentsPythonChallengesStackOverflow8.csv'

df = pd.read_csv(path, sep=';')

[Out]:

   Name  OffsetBarrierX        MeanF         MaxF  Thickness
0  sim1         88.4160 -120140.0402  453487.6875        2.4
1  sim2       -108.3210 -119949.1180  447437.9688        2.4
2  sim3        -89.2210 -119324.1906  576758.6250        2.4
3  sim4        -89.2210 -119324.1906  576758.6250        2.4
4  sim5        -87.4880 -117527.1688  574904.5625        2.4
5  sim6        -11.1424 -183188.6846  763354.0000        2.4

但是，鉴于 OP 的问题，一种方法是将 CSV 的内容存储在变量中。让我们调用变量csv

csv = """Name;OffsetBarrierX;MeanF;MaxF;Thickness
sim1;88.416;-120140.0402;453487.6875;2.4
sim2;-108.321;-119949.118;447437.9688;2.4
sim3;-89.221;-119324.1906;576758.625;2.4
sim4;-89.221;-119324.1906;576758.625;2.4
sim5;-87.488;-117527.1688;574904.5625;2.4
sim6;-11.1424;-183188.6846;763354;2.4"""

现在，StringIO 应该可以解决问题了

from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO(csv), sep=';')

[Out]:

   Name  OffsetBarrierX        MeanF         MaxF  Thickness
0  sim1         88.4160 -120140.0402  453487.6875        2.4
1  sim2       -108.3210 -119949.1180  447437.9688        2.4
2  sim3        -89.2210 -119324.1906  576758.6250        2.4
3  sim4        -89.2210 -119324.1906  576758.6250        2.4
4  sim5        -87.4880 -117527.1688  574904.5625        2.4
5  sim6        -11.1424 -183188.6846  763354.0000        2.4

【讨论】：

这也适用于大型 CSV 文件吗？
如果文件很大，我们如何将 csv 文件的所有内容命名为“csv”？
@bleed_bits 因为我无法访问您的 csv，所以我可以重现您的问题的一种方法是在变量中使用您的 csv 内容。即使它完成了工作，但每次都这样做并不实际。因此，我的建议是共享文件，以便可以共享更好的方法。
@bleed_bits 如果有帮助，请考虑将答案标记为正确。