csv文件中怎么去掉双引号

时间: 2024-03-02 19:48:37 浏览: 41
CSV文件是以逗号作为分隔符的文本文件,如果某一列中的数据包含逗号或者换行符等特殊字符,则需要使用双引号将其括起来。如果CSV文件中存在大量的双引号,可以通过以下方法去掉: 1. 使用文本编辑器打开CSV文件,查找并替换所有的双引号。 2. 如果CSV文件中的双引号是用来括起特殊字符的,可以使用文本编辑器的查找和替换功能,将所有特殊字符的双引号替换为空字符串,例如: - 将 `,"` 替换为 `,` - 将 `",` 替换为 `,` - 将 `""` 替换为空字符串 3. 可以使用脚本语言,如Python,来处理CSV文件。打开CSV文件,读取每一行数据,使用正则表达式或字符串操作函数去掉双引号,再将处理后的数据写入新文件。例如,使用Python代码实现: ```python import csv with open('input.csv', 'r') as input_file, open('output.csv', 'w', newline='') as output_file: reader = csv.reader(input_file) writer = csv.writer(output_file, delimiter=',') for row in reader: new_row = [item.replace('"', '') for item in row] writer.writerow(new_row) ``` 以上代码将读取`input.csv`文件中的数据,去掉双引号后写入`output.csv`文件。

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encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件,对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名, 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip(""") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("""", """) # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()帮我改成用 pandas 处理

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