CSV Импортирован с объединением столбцов

#python #python-3.x #pandas #csv

Вопрос:

Я пытаюсь загрузить CSV-файл в Python.

 import pandas as pd
import sqlite3
from pandas.io import sql

BANK_FULL = pd.read_csv('../csv/bank-full.csv', encoding = 'utf-8')
print(BANK_FULL.columns)
 

Выход:

 Index(['age;"job";"marital";"education";"default";"balance";"housing";"loan";"contact";"day";"month";"duration";"campaign";"pdays";"previous";"poutcome";"y"'], dtype='object')
 

пример

В итоге все отображается в 1 столбце. Я знаю, что сейчас они в двойных кавычках, поэтому показаны в 1 столбце. Как я могу изменить двойную кавычку на обычную кавычку, чтобы мои столбцы отображались красиво?

Пример текста из CSV-файла:

возраст работа семейное положение образование баланс по умолчанию жилищный кредит контактный день продолжительность месяца кампания пдней предыдущий прием у

58 руководство женат высшее нет 2143 да нет неизвестно 5 мая 261 1 -1 0 неизвестно нет

44 техник один вторичный нет 29 да нет неизвестно 5 мая 151 1 -1 0 неизвестно нет

33 предприниматель женат среднее образование нет 2 да да неизвестно 5 мая 76 1 -1 0 неизвестно нет

Комментарии:

1. Вы забыли показать код, который вы разработали?

2. Как вы прочитали файл? Опубликуйте рабочий пример, включающий несколько строк CSV. Мы хотим знать, есть ли у него заголовок и что он использует в качестве разделителей столбцов. Прямо сейчас вы не показали нам ни код, ни данные… как нам догадаться?

3. Я очень новичок на этом форуме,я учусь размещать его здесь. также очень новичок в python. извините, позвольте мне выяснить, как разместить это здесь

4. Поставьте это в вопрос. Затем используйте {} кнопку, чтобы превратить его в кодовый блок. Это значительно облегчает чтение.

5. большое вам спасибо за руководство @tdelaney обновил вопрос

Ответ №1:

Вам нужно определить разделитель в виде точки с запятой. Ваш код должен быть таким:

 import pandas as pd

BANK_FULL = pd.read_csv('../csv/bank-full.csv', encoding='utf-8', delimiter=";")
print(BANK_FULL.columns)
 

что приводит к:

 Index(['age', 'job', 'marital', 'education', 'default', 'balance', 'housing',
       'loan', 'contact', 'day', 'month', 'duration', 'campaign', 'pdays',
       'previous', 'poutcome', 'y'],
      dtype='object')