使用 pandas 读取 csv 遇到了一些问题,求教

[SOSdanOffical]

公司有个很简单的需求:

1. 合并多个 csv 文件.根据时间戳抽取其中一部分并导出
2. 有 GUI 给其他人使用

我用 python 写了一个脚本,GUI 使用的是 pyqt5

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import os
import csv
import pandas as pd
from datetime import datetime
from PyQt5.QtWidgets import (
    QApplication, QMainWindow, QWidget, QPushButton, QLineEdit,
    QVBoxLayout, QHBoxLayout, QFileDialog, QDateTimeEdit, QLabel,
    QMessageBox, QProgressBar, QStatusBar,
)
from PyQt5.QtCore import QDateTime
from PyQt5.QtGui import QIntValidator


class CSV_Filter(QMainWindow):  
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.central_widget = QWidget()
        self.setCentralWidget(self.central_widget)
        self.init_ui()

    def init_ui(self):
        # 创建组件
        self.input_select_button = QPushButton('浏览...')
        self.input_path_text = QLineEdit()
        self.input_path_text.setReadOnly(True)
        self.datetime_start = QDateTimeEdit()
        self.datetime_end = QDateTimeEdit()
        self.time_diff_input = QLineEdit()
        self.start_button = QPushButton('开始合并')
        self.export_select_button = QPushButton('浏览...')
        self.export_path_text = QLineEdit()
        self.export_path_text.setReadOnly(True)

        # 创建进度条和状态栏
        self.progress_bar = QProgressBar()
        self.status_bar = QStatusBar()
        self.setStatusBar(self.status_bar)
        self.status_bar.addPermanentWidget(self.progress_bar)
        self.progress_bar.setValue(0)

        # 设置日期时间选择框
        debug_time = QDateTime(2024, 5, 3, 19, 10)
        self.datetime_start.setDateTime(debug_time)
        self.datetime_end.setDateTime(debug_time)
        #now = QDateTime.currentDateTime()
        #self.datetime_start.setDateTime(now)
        #self.datetime_end.setDateTime(now)
        self.datetime_start.setCalendarPopup(True)
        self.datetime_end.setCalendarPopup(True)
        self.datetime_start.setDisplayFormat("yyyy-MM-dd HH:mm")
        self.datetime_end.setDisplayFormat("yyyy-MM-dd HH:mm")

        self.time_diff_input.setPlaceholderText("输入分钟数")
        self.time_diff_input.setValidator(QIntValidator())
        self.start_button.setEnabled(False)

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(QLabel("选择 log 路径："))
        input_path_layout = QHBoxLayout()
        input_path_layout.addWidget(self.input_path_text)
        input_path_layout.addWidget(self.input_select_button)
        layout.addLayout(input_path_layout)

        layout.addWidget(QLabel("选择导出路径："))
        export_path_layout = QHBoxLayout()
        export_path_layout.addWidget(self.export_path_text)
        export_path_layout.addWidget(self.export_select_button)
        layout.addLayout(export_path_layout)

        layout.addWidget(QLabel("开始时间："))
        layout.addWidget(self.datetime_start)
        layout.addWidget(QLabel("时间差（分钟）："))
        layout.addWidget(self.time_diff_input) 
        layout.addWidget(QLabel("结束时间："))
        layout.addWidget(self.datetime_end)
        layout.addWidget(self.start_button)

        self.central_widget.setLayout(layout)
        self.setWindowTitle('CSV-Filter')

        self.input_select_button.clicked.connect(self.select_input_folder)
        self.export_select_button.clicked.connect(self.select_export_folder)
        self.start_button.clicked.connect(self.merge_csv)
        self.input_path_text.textChanged.connect(self.check_inputs)
        self.export_path_text.textChanged.connect(self.check_inputs)
        self.datetime_start.dateTimeChanged.connect(self.update_time_diff)
        self.datetime_end.dateTimeChanged.connect(self.update_time_diff)
        self.time_diff_input.textChanged.connect(self.update_end_time_from_diff)

    def select_input_folder(self):
        folder_path = QFileDialog.getExistingDirectory(self, '选择 log 所在的文件夹')
        if folder_path:
            self.input_path_text.setText(folder_path)
    
    def select_export_folder(self):
        folder_path = QFileDialog.getExistingDirectory(self, '选择导出 log 的文件夹')
        if folder_path:
            self.export_path_text.setText(folder_path)

    def check_inputs(self):
        flag_input = self.input_path_text.text().strip() != ""
        flag_export = self.export_path_text.text().strip() != "" 
        self.start_button.setEnabled(flag_input and flag_export)

    def update_time_diff(self):
        start_time = self.datetime_start.dateTime()
        end_time = self.datetime_end.dateTime()
        time_diff = start_time.secsTo(end_time) / 60
        self.time_diff_input.setText(str(int(time_diff)))

    def update_end_time_from_diff(self):
        try:
            time_diff_minutes = int(self.time_diff_input.text())
            start_time = self.datetime_start.dateTime()
            new_end_time = start_time.addSecs(time_diff_minutes * 60)
            self.datetime_end.setDateTime(new_end_time)
        except ValueError:
            pass

    def merge_csv(self):
        input_path = self.input_path_text.text().strip()
        export_path = self.export_path_text.text().strip()
        start_time = self.datetime_start.dateTime().toPyDateTime()
        end_time = self.datetime_end.dateTime().toPyDateTime()

        csv_files = []
        for root, dirs, files in os.walk(input_path):
            for file in files:
                if file.endswith('.csv'):
                    csv_files.append(os.path.join(root,file))

        if not csv_files:
            QMessageBox.warning(self,"提示","没有找到.csv 文件")
            return

        combined_df = pd.DataFrame()
        total_files = len(csv_files)
        self.progress_bar.setMaximum(total_files)
        self.progress_bar.setValue(0)
        self.status_bar.showMessage("正在处理 CSV 文件...")

        for index, csv_file in enumerate(csv_files, start=1):
            try:
                df = pd.read_csv(csv_file)
                df['Source File'] = csv_file
                df['DATE_TIME'] = pd.to_datetime(
                    df['DATE_TIME'].str.extract(r'\[(\d{4}/\d{2}/\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2})\]')[0],
                    format='%Y/%m/%d %H:%M:%S',
                    errors='coerce'
                )
                combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True)
            except Exception as e:
                QMessageBox.warning(self, "读取错误", f"读取文件失败：{csv_file}\n\n 错误信息：{str(e)}")

            self.progress_bar.setValue(index)  # 更新进度条
            QApplication.processEvents()      # 刷新界面

        filtered_df = combined_df[(combined_df['DATE_TIME']>=start_time)&(combined_df['DATE_TIME']<=end_time)]
        filtered_df = filtered_df.sort_values(by='DATE_TIME')
        now = datetime.now()
        timestamp = now.strftime("%Y%m%d_%H%M")
        filename = f"filtered_log_{timestamp}.csv"
        filtered_df.to_csv(os.path.join(export_path,filename),index=False)

        self.status_bar.showMessage("完成！", 3000)
        QMessageBox.information(self, "完成", "已成功导出")


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = CSV_Filter()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

但测试的时候发现 csv 数据很不规范

随便抽一条当个例子:

"37929","301","00 40 00 00 00 B9 30 30 3A 30 30 3A 30 32 3A 31 
31 33 20 28 32 34 34 30 29 56 20 65 76 65 6E 74 
20 36 35 30 20 70 75 62 6C 69 63 3A 38 2C 31 20 
30 20 22 64 69 73 6B 3A 38 2C 30 22 20 22 22 0A ","[2025/02/20 12:00:51]","9250","DATA LOG","00:00:02:113 (2440)V event 650 public:8,1 0 "disk:8,0" ""
"

数据应该是 7 列,但是读取到这里就会识别成 8 列然后报错. 我考虑过逐行读取不进行分列,只在其中用正则表达式抽选时间戳新增一列作为筛选的标准. 但因为原始数据中存在换行,这一条数据会被作为好几行读取,导致抽取时的损失

Python 新手,在 Chatgpt 的帮助下完成的,实在没办法了,有没有数据大手子帮忙看看

[hertzry]

再写个功能规范原始数据后再读入。

[zhusimaji]

如果不在意这些异常的数据的话，直接在接口 传参 skip error 就不会报错了。要保留所有数据，那就需要你自己 check 校验异常数据，尽量把其中你需要的数据提取出来

[NoOneNoBody]

你的 csv 不规范也没办法，例如双引号内还有双引号
建议先预处理 csv ，再读入，例如将分隔符逗号前后的双引号换成其他不会歧义的字符，然后 read_csv 指定 quotechar=特殊字符 参数

其实这种数据，在生成 csv 时改一下分隔符，例如不用逗号用分号，以后处理就简单了，但现在没法回头了

[Sawyerhou]

df=pd.read_csv(csv_file,seq=r'","')

思路是把分割符由逗号，
改为逗号和双引号的组合，

我手边没电脑没测试这个方法，
你试试看，不确定好不好用。

[Sawyerhou]

@Sawyerhou 如果少几行无所谓的话可以直接跳过，

df=pd.read_csv(csv_file,seq=r'","',on_bad_lines='skip')

[F281M6Dh8DXpD1g2]

"合并多个 csv 文件.根据时间戳抽取其中一部分并导出"
这个需求其实不简单
有几个地方你要考虑
随便列列：
字段里面有标识符换行符不可见字符

字段不够

字段解析不了

最后一行没传完

[mumbler]

用 cursor ，几分钟就写出来了，有问题让他改，2025 了，不要再手工写代码了

[henix]

假设最后一列的双引号一定是成对出现的，可以自己写个 csv 解析，特殊处理最后一列

[SOSdanOffical]

@liprais 是的哥,不过这是已经量产的商品导出的 log,而且不属于关键机能,估计是没可能让他们改了

[zealotxxxx]

你要做的应该是先把数据规范化，确保没有异常值就可以了。无效数据报错或者过滤，自行修改即可。

[biubiuF]

用原生 csvReader 读取，并且设置 newline=''，再把 reader 对象转为 df

[sgld]

可以尝试让 ai 写个辅助代码，规范一下 csv 格式，最后一列里面有个 `,` 应该是这里导致第 7 列变成了第 7 列和第 8 列

[sgld]

```python
import csv


with open("test.csv", "r", encoding="latin-1") as f:
reader = csv.reader(
f,
delimiter=",",
quotechar='"',
doublequote=True,
escapechar="\\",
skipinitialspace=True,
)
try:
for row in reader:
cleaned_row = [field.strip().replace("\n", " ") for field in row]
print("Parsed Columns:")
for idx, col in enumerate(cleaned_row, 1):
print(f"Column {idx}: {col}")
except csv.Error as e:
print(f"CSV 解析错误: {e}")
```

```
Parsed Columns:
Column 1: 37929
Column 2: 301
Column 3: 00 40 00 00 00 B9 30 30 3A 30 30 3A 30 32 3A 31 31 33 20 28 32 34 34 30 29 56 20 65 76 65 6E 74 20 36 35 30 20 70 75 62 6C 69 63 3A 38 2C 31 20 30 20 22 64 69 73 6B 3A 38 2C 30 22 20 22 22 0A
Column 4: [2025/02/20 12:00:51]
Column 5: 9250
Column 6: DATA LOG
Column 7: 00:00:02:113 (2440)V event 650 public:8,1 0 disk:8,0" ""
```

[sgld]

一次成功，hhh

[SOSdanOffical]

@sgld 太感谢了哥,我也去改改我的
我是用了个很笨的办法:

1. 读取整个文件
2. 用正则表达式体换掉所有的换行符(除了"后面跟着的换行符)
3. 用换行符分行为列表
4. 把整个列表读取为 pd
5. 从 pd 中抽时间戳