python pandas 读取csv时，某一列包含内容“,”但已被“'”括起来，怎么读取

当你遇到CSV文件中某一列的值包含逗号`','`且已经被单引号`'`括起来的情况，Python Pandas库可以处理这种情况，因为Pandas会自动识别这样的字符串作为列的一部分，并不会导致解析错误。你可以直接使用`pandas.read_csv()`函数读取文件。

例如，如果你有一个名为`data.csv`的文件，其中有一列数据看起来像这样：

Name,'John Doe, Junior'
Age,30

读取它的代码会是：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', engine='python')  # 使用python引擎，它对包含特殊字符的数据更友好

# 或者直接读取，Pandas通常能够正确处理这种情况
df = pd.read_csv('data.csv')

print(df.head())  # 查看前几行数据

在这个例子中，`engine='python'`选项是可选的，因为对于简单的CSV文件，`read_csv`默认就能很好地工作。如果还有其他复杂情况，如包含嵌套的引号或非标准分隔符，才需要考虑调整这个参数。

相关问题

python用pandas读取csv文件某一列

可以使用`pandas`库的`read_csv`函数读取CSV文件，并使用`[]`操作符获取特定列的数据。例如，假设CSV文件名为`data.csv`，要读取`column_name`列的数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 获取column_name列的数据
column_data = df['column_name']

其中，`df['column_name']`返回一个`pandas.Series`类型的数据，其中包含了`column_name`列的所有数据。如果要获取多个列的数据，可以使用`df[['column_name_1', 'column_name_2']]`这样的语法。

python pandas读取csv某列

### 回答1：
要读取CSV文件中的某一列，可以使用Python的Pandas库。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库

import pandas as pd

2. 使用Pandas的read_csv函数读取CSV文件

df = pd.read_csv('filename.csv')

3. 选择要读取的列

column = df['column_name']

其中，'filename.csv'是要读取的CSV文件名，'column_name'是要读取的列名。

完整代码示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')
column = df['column_name']

希望能帮到你！

### 回答2：
首先，使用Python pandas库读取CSV文件非常简单，只需要使用`pandas`库中的`read_csv()`函数，并指定CSV文件的路径即可。例如，以下代码可以读取名为`data.csv`的CSV文件：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用`pandas`库中的`loc`属性来获取我们想要的某一列。`loc`属性可以按照行索引和列索引来访问数据。例如，假设我们想获取`data.csv`文件中的`column_1`列，可以使用以下代码：

column_1 = data.loc[:, 'column_1']

在以上代码中，`loc`属性中的`:`表示行索引，也就是所有行，`'column_1'`表示列索引，也就是我们想要获取的列。使用`loc`属性后，返回的是一个`pandas`中的`Series`对象，可以像列表一样使用索引来获取数据。

如果我们只需要获取某一列中符合一定条件的数据，可以使用`pandas`库中的`query()`函数。例如，以下代码可以获取`column_1`中的所有值为`1`的数据：

column_1_1s = data.query('column1 == 1')['column_1']

以上代码中，`query()`函数中的`'column_1 == 1'`表示查询条件，也就是获取`column_1`中所有值等于`1`的行数据，最后用中括号括起来表示只需要获取`column_1`这一列。最终返回的依然是一个`Series`对象，可以像列表一样使用索引来获取数据。

### 回答3：
在Python中，pandas是一个非常强大的数据分析库，可以使用它来读取各种不同形式的数据，包括CSV文件。Pandas里面的`read_csv()`函数可以用来读取一个CSV文件，并将其转换成一个pandas DataFrame对象，以便对数据进行各种操作。

要读取CSV文件中的某一列数据，可以使用`read_csv()`函数的`usecols`参数。`usecols`参数用来指定读取哪些列，可以是列名（字符串）或者是列号（整数），也可以是这两类的组合。例如，如果我们想要读取CSV文件的第一列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0])

在上面的代码中，`data.csv`是我们要读取的CSV文件的文件名，`usecols=[0]`指定了我们要读取的列只有一列，即第一列。

如果我们想要读取多列数据，只需要在`usecols`参数里面指定列号或者列名即可，比如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv', usecols=['col1', 'col2'])

上面的代码将会读取CSV文件中的`col1`和`col2`两列数据。

当然，如果我们不指定`usecols`参数，`read_csv()`函数会默认读取CSV文件中的所有列。如果要读取所有列的话，可以直接使用以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

本文提供的是一些基本方法，对于更为复杂的数据分析，可能需要更多的数据处理方法和技巧。这里提供的只是一个起点，读者可以自行探索和尝试。