CSV分列，有的按照一个单词结束进行分列，有的按照“]”符号进行分列但是这由几个单词组成会有空格。请用Python分列

可以使用Python中的csv模块来读取CSV文件，并使用split函数将数据按照指定的分隔符进行分列。

以下是示例代码：

import csv

# 读取CSV文件
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)

    # 遍历CSV文件中的每一行数据
    for row in reader:
        # 按照空格分列
        columns = row[0].split(" ")
        print(columns)

        # 按照"]"符号分列
        columns = row[0].split("]")
        print(columns)

在这个示例中，我们首先使用csv模块的reader函数读取CSV文件，然后遍历每一行数据。接着，我们使用split函数将数据按照空格或"]"符号进行分列，并打印出分列后的结果。

需要注意的是，split函数的返回值是一个列表，其中包含了分列后的每个单词。如果数据中包含了多个空格或"]"符号，可能会导致分列结果不准确，需要根据实际情况进行调整。

相关问题

3.第一行按照正则规则1分列后，才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。写入新的CSV文件Output 4.从下一行开始按照正则规则2分列后，才知道有多少列，，分列符号也不知道有几个空格。继续写入新的CSV文件Output

根据你的描述，你需要读取一个 CSV 文件，使用不同的正则表达式对第一行和其余行的信息进行分列，并将结果分别写入两个不同的 CSV 文件中。可以使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数读取 CSV 文件，并将数据转换为 DataFrame 格式。然后，使用正则表达式对 DataFrame 中的数据进行分列，得到新的 DataFrame 格式的数据。最后，使用 to_csv() 函数将新的 DataFrame 格式的数据写入到新的 CSV 文件中。

下面是可能的代码实现：

import pandas as pd
import re

# 定义正则表达式
REGEX1 = r'...'  # 正则表达式1
REGEX2 = r'...'  # 正则表达式2

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('input.csv', header=None)

# 对第一行进行分列
columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(data.iloc[0].str.split())+1)]
df1 = pd.DataFrame(re.findall(REGEX1, data.iloc[0][0]), columns=columns1)

# 对其余行进行分列
columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(data.iloc[1:].str.split().max())+1)]
df2 = pd.DataFrame([re.findall(REGEX2, line) for line in data.iloc[1:].astype(str)], columns=columns2)

# 将结果写入新的 CSV 文件
df1.to_csv('output1.csv', index=False)
df2.to_csv('output2.csv', index=False)

需要注意的是，上述代码中的正则表达式和列名需要根据实际情况进行修改。另外，如果第一行和其余行中的分列符号不同，也可以通过修改正则表达式来实现对不同分列符号的支持。

csv分列有3个条件可以进行分割，写出python代码

可以使用Pandas中的read_csv()方法来读取csv文件，并使用str.split()方法将指定列的数据进行分割。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 使用str.split()方法分割指定列的数据
df[['col1', 'col2', 'col3']] = df['column'].str.split(',', expand=True)
df[['col4', 'col5']] = df['column2'].str.split('-', expand=True)
df[['col6', 'col7', 'col8']] = df['column3'].str.split('/', expand=True)

# 打印分割后的数据
print(df)

在上面的代码中，我们首先使用Pandas中的read_csv()方法读取csv文件，然后使用str.split()方法将指定列的数据进行分割，并将结果分别存储到新的列中。其中，expand=True参数表示将结果扩展为多个列。最后，我们打印分割后的数据。注意，需要将'col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8'替换成实际使用的列名，'column', 'column2', 'column3'替换成实际使用的csv文件中的列名。