Python Pandas to_csv,您可以使用.replace()抢先处理双引号转义问题[重复]

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此问题已经在这里有了答案:

[我正在尝试使进程进入python,以将数据写入.csv,然后可以将其BCP放入MSSQL数据库。

我正在使用的基本to_csv命令是:

df.to_csv(csv_path, sep = "«", header = False, index = False, line_terminator="[~~]")

我一直看到的一个问题是程序如何处理文本中的双引号。如果找到一组双引号,则用引号将其转义。

所以一行看起来像:

    1, 7, Executed Job: "abcdf" Complete

加载到数据中时变成这个:

    1, 7, "Executed Job: ""abcdf"" Complete"

这令人沮丧,因为这意味着如果我要使用BCP后的数据,则需要在SQL端进行进一步处理。由于我的ETL运行了数百个表,因此实施此方法将非常麻烦。

我想知道在通过pandas dataframe.replace()函数运行to_csv命令之前,是否有一种方法可以处理数据中的引号。是否有任何供稿替换的选项,该选项会将数据帧中的引号转换为to_csv可以读取为双引号而不引起转义问题的内容?

例如类似以下内容:

df.replace('"','\"')
df.to_csv(csv_path, sep = "«", header = False, index = False, line_terminator="[~~]")

编辑:作为参考,我尝试使用doublequote = False并将csv引用设置为QUOTE NONE,但是都导致“需要转义字符并且缺少转义字符”错误。

我正在尝试使一个进程进入python,以将数据写入.csv,然后可以将其BCP放入MSSQL数据库。我正在使用的基本to_csv命令是:df.to_csv(csv_path,sep =“«”,标头= ...

python pandas csv double-quotes
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