pandas read_csv分隔符长度超过1

本文介绍了解决CSV文件中特殊分隔符导致读取缓慢的问题。通过调整pandas读取设置,避免将分隔符误识别为正则表达式,显著提升了数据加载效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

拿到公司一个数据文件,分隔符是|!
自然用下面的代码进行读取

df = pd.read_csv(path,sep='|!');

然后非常慢,有一个warning:

ParserWarning: Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does not support regex separators (separators > 1 char and different from '\s+' are interpreted as regex); 

大意是说长度为1以上的分隔符会被当做正则表达式来处理,无法进行C优化。
这会导致读大文件非常慢,不要去别的文本编辑器里修改分隔符,有可能导致更多问题。解决方法如下:

df = pd.read_csv(path,sep='|',dtype=str);
df[1] = df[1].str.strip('!')
......

这样就解决问题了,速度也不慢~

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