Question

因此，我使用了Jupyter Notebook，在那里使用“ sep”命令非常简单。但是现在我正在缓慢地迁移到Google Colab，虽然我可以找到文件并使用'pd.read_csv（）'构建DataFrame，但似乎无法用'sep ='命令分隔列！

我安装了驱动器并找到了文件：

import pandas as pd
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
with open('/content/gdrive/My Drive/wordpress/cousins.csv','r') as f:
  f.read()

然后我建立了数据框：

df = pd.read_csv('/content/gdrive/My Drive/wordpress/cousins.csv',sep=";")

数据帧已构建，但没有用列分隔！下面是屏幕截图：

Built DataFrame

上次编辑：原来问题出在我尝试使用的数据上，因为它在Jupyter上也不起作用。 'sep'命令的使用方式没有问题！

PS：我也尝试过'sep ='。''和'sep ='，''以查看它是否有效，什么也没有。

我从Football-Reference中将数据下载为“ csv”表，并将其粘贴到excel上，另存为csv（UTF-8），可以在此处找到该文件的示例：

Pastebin Example File

Answer 1

这对我有用：

我的数据：

a,b,c
5,6,7
8,9,10

用逗号分隔的文件不需要sep。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

import pandas as pd

# suppose I have data in my Google Drive in the file path
# GoogleColaboratory/data/so/a.csv
# The folder GoogleColaboratory is in my Google Drive.
df = pd.read_csv('drive/My Drive/GoogleColaboratory/data/so/a.csv')
df.head()

Answer 2

代替

df = pd.read_csv('/content/gdrive/My Drive/wordpress/cousins.csv', sep=";")

使用

df = pd.read_csv('/content/gdrive/My Drive/wordpress/cousins.csv', delimiter=";")

如何在Google Colab中使用熊猫的“ sep”命令？

2 个答案: