在pandas中，read_csv()是一個非常重要的函數，用于將CSV文件讀取為一個Pandas DataFrame對象。該函數有很多參數，其中quoting就是其中之一。

在本文中，我們將深入探討quoting參數的含義、用法和示例。

含義

quoting參數用于指定在讀取CSV文件時應如何處理引號字符。引號字符通常用于將包含逗號或其他分隔符的字符串括起來，以便正確解析CSV文件。然而，在某些情況下，數據本身可能包含引號字符，這可能會導致讀取錯誤。

quoting參數的可選值包括：

• QUOTE_MINIMAL - 只在必要時加上引號，默認值。
• QUOTE_ALL - 在每個字段周圍都加上引號。
• QUOTE_NONNUMERIC - 只在非數字字段周圍加上引號。
• QUOTE_NONE - 不加引號，這意味著任何包含分隔符或換行符的字段都會導致錯誤。

用法

假設我們有以下CSV文件test.csv：

Name, Age, "Address" John, 25, "123 Main St, Apt 45" Alice, 30, "456 Maple Ave" Bob, 40, "789 Oak St" "David ""Dave"" Johnson", 50, "101 First St" 

我們可以使用read_csv()函數來讀取它：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv") print(df)

輸出如下：

Name   Age              Address
0                 John    25  123 Main St, Apt 45
1                Alice    30        456 Maple Ave
2                  Bob    40            789 Oak St
3  David "Dave" Johnson    50           101 First St

在默認情況下，read_csv()函數使用QUOTE_MINIMAL選項來處理引號字符。這意味著只有在必要時才會加上引號。從輸出結果可以看出，引號字符已被正確解析并刪除。

現在，讓我們嘗試使用不同的quoting參數值來讀取同一文件。

import pandas as pd # QUOTE_ALL df = pd.read_csv("test.csv", quoting=csv.QUOTE_ALL) print(df) # QUOTE_NONNUMERIC df = pd.read_csv("test.csv", quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC) print(df) # QUOTE_NONE df = pd.read_csv("test.csv", quoting=csv.QUOTE_NONE) print(df)

輸出結果如下：

Name  Age            Address
0                          John   25 "123 Main St, Apt 45" 1                         Alice   30 "456 Maple Ave" 2                           Bob   40 "789 Oak St" 3 "David ""Dave"" Johnson" 50 "101 First St" 

Name Age              Address
0                          John  25 "123 Main St, Apt 45" 1                         Alice  30 "456 Maple Ave" 2                           Bob  40 "789 Oak St" 3  David "Dave" Johnson  50 "101 First St" 

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in File "pandas_libsparsers.pyx", line 605, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__
  File "pandas_libsparsers.pyx", line 705, in pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_source
FileNotFoundError: [Errno 2] File test.csv does not exist: 'test.csv' 

從輸出結果可以看出，當quoting參數的值分別為QUOTE_ALL和QUOTE_NONNUMERIC時，引號字符已經被加上并正確解析。而當quoting參數的值為QUOTE_NONE時，讀取CSV文件會失敗，因為有一些字段包含分隔符或換行符。

結論

在本文中，我們介紹了pandas中read_csv()函數的quoting參數。這個參數用于指定讀取CSV文件時如何處理引號字符。我們還提供了各種quoting參數選項

的示例，并演示了它們的效果。

最后，請注意，quoting參數僅適用于由引號括起來的字段。如果CSV文件中沒有引號或只有部分字段被引號括起來，則quoting參數不會生效。在這種情況下，您需要手動解析CSV文件，以確保數據正確讀取。

總之，quoting參數是一個非常有用的工具，可以幫助我們正確解析包含引號字符的CSV文件。熟練掌握并正確使用它將使我們的數據處理更加準確和高效。

想快速入門Python數據分析？這門課程適合你！

如果你對Python數據分析感興趣，但不知從何入手，推薦你學習《山有木兮：Python數據分析極簡入門》。這門課程專為初學者設計，內容簡潔易懂，手把手教你掌握Python數據分析的核心技能，助你輕松邁出數據分析的第一步。

學習入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3429?targetId=5724&preview=0
開啟你的Python數據分析之旅，從入門到精通，只需一步！