我正在讀取 CSV 數(shù)據(jù)以用作 pandas 數(shù)據(jù)框，但 CSV 似乎不遵循任何理智的約定（除了用作;分隔符，每個人都應(yīng)該......）。看來唯一的目標(biāo)是讓它們在文本編輯器中打開時看起來不錯以下是一些示例（設(shè)置為變量，以便它們可用于讀者示例）：ex1="""Type: Some MetadataUser: More MetadataData:01.10.1939 00:00:00   ;   1,1 ;     01.12.1939 00:00:00   ;   1   ;     01.01.1940 00:00:00   ;  10   ;     """好的，小數(shù)逗號（簡單），分號分隔符（簡單），dayfirst（簡單）和一堆元數(shù)據(jù)（skiprows，也簡單）。ts = pd.read_csv(io.StringIO(ex1), skiprows=4, decimal=',', sep=';',                 index_col=0, usecols=[0,1], dayfirst=True,                 parse_dates=True, names=['date', 'val'])print(ts結(jié)果是一個很好的數(shù)據(jù)框             valdate1939-10-01   1.11939-12-01   1.01940-01-01  10.0andts.index是一個很好的DatetimeIndexandtype(ts.val[0])是一個numpy.float64，因為它應(yīng)該是這樣。但讓我們介紹一種創(chuàng)造性的標(biāo)記方式NaN：ex2="""Type: Some MetadataUser: More MetadataData:01.10.1939 00:00:00   ;   1,1;        01.12.1939 00:00:00   ; N?  ;       01.01.1940 00:00:00   ;  10   ;   """上面的代碼ts=read_csv...仍然可以正常工作，但不會出現(xiàn)錯誤，但N?會破壞val列并將其轉(zhuǎn)換為字符串。但是當(dāng)我將其更改為ts = pd.read_csv(io.StringIO(ex2), skiprows=4, decimal=',', sep=';',                 index_col=0, usecols=[0,1], dayfirst=True,                 parse_dates=True, names=['date', 'val'],                 na_values='N?')使用na_values，整個事情都會失敗。print(ts)                valdate1939-10-01      1,11939-12-01     N?1940-01-01    10它不僅不接受N?as NaN，還將所有vals 轉(zhuǎn)換為字符串，從而忽略小數(shù)逗號并保留尾隨空格。ts.val[0]是現(xiàn)在'   1,1'，所以簡單ts.val = ts.val.astype(float)的當(dāng)然失敗了。我做錯了什么na_values='N?'？為什么它也會打破decimal','并添加空格？看起來skipinitialspace=True應(yīng)該有幫助，但當(dāng)然N?仍然打破了val專欄。 sep='\s*[;]s*'看起來很有希望，并且ts = pd.read_csv(io.StringIO(ex2), skiprows=4, decimal=',' ,sep='\s*[;]s*',                 index_col=0, usecols=[0,1], dayfirst=True,                 parse_dates=True, names=['date', 'val'],                 na_values='N?')（注意小數(shù)點?。?，但現(xiàn)在我遇到了奇怪的情況，它確實替換了逗號，但ts.val[0]現(xiàn)在又是一個字符串，并且仍然有尾隨空格（'   1.1'）。那么我如何讀取這些無聊的文件呢？我當(dāng)前使用的解決方法是使用純Python讀取CSV（無論如何我都必須讀取標(biāo)題（實際文件中的40行））并將其寫入正確的CSV，以便用pandas讀?。旱菍τ趲浊€ CSV 文件，大小達(dá)到一兆字節(jié)，這并不是一個真正的最佳解決方案，所以我想N?在導(dǎo)入中解決這個問題。