将未知分隔符的.csv加载到Pandas DataFrame中

我有许多要加载到pandas数据帧中的.csv文件，至少有两个定界符逗号和半冒号，但我不确定其余定界符。我知道可以使用

dataRaw = pd.read_csv(name,sep=",")

和

dataRaw = pd.read_csv(name,sep=";")

不幸的是，如果我不指定定界符，则默认值为逗号，这将导致其他定界符的单列数据帧。因此，有没有一种动态的方式来分配定界符，以便任何csv可以传递给熊猫？例如尝试逗号或分号。熊猫文档并未暗示在csv读取中使用逻辑

熊猫文档中实际上有一个答案（至少对于熊猫0.20.1）

sep：str，默认'，'

要使用的定界符。如果sep为None，则C引擎无法自动检测到分隔符，但Python解析引擎可以，这意味着后者将被自动使用。此外，超过1个字符且与'\ s +'不同的分隔符将被解释为正则表达式，并且还将强制使用Python解析引擎。注意，正则表达式定界符易于忽略引用的数据。正则表达式示例：“ \ r \ t”

这意味着您可以使用

dataRaw = pd.read_csv(name, sep = None, engine = 'python')

如果除“;”以外的其他分隔符，这也应该起作用 要么 '。' 您的.csv文件中（例如，制表符分隔符）。

如果您使用其他分隔符，则可以使用：

dataRaw = pd.read_csv(name,sep=";|,")

是可处理由OR（|）运算符划分的多个分隔符的正则表达式。