今天跟大家分享一个遇到的挺狗血的问题，读入csv文件关于分隔符的问题。
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使用pandas读入csv文件后，发现列没分割开，所以将sep参数调整为\t，发现还是没分割开，再试空格，再试\s+，即各种空白字符组合，有几例能分隔开，但是还有些列无法分割开。
左思右想，不得其解。那就去查查csv文件有没有自动解析出分隔符的工具，其实这种工具并不难做，把每行的分隔符规律找一遍，按照不同概率给出不同的分隔符可能。
网上并没有找到，一般网上没有找到答案的问题，主要分两类，要么这个问题的关联领域是极其小众的，要么这个问题本不是问题，可能是因为犯傻导致的极其低级错误而出现的问题。
很明显读个csv列无法分割不属于小众问题，所以应该是犯傻导致。
果不其然，等我再三观察、在群里讨论哈佛哥提醒了我一句，才意识到读入文件没有分割，也就是行1列的数据格式，所以问题出在读入文件上。
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作为延伸，我想说下csv文件一个被人诟病的问题，正是由于分割符导致。
如下文件a.csv，分隔符是逗号，你注意看Hi,pythoner单元格，它的取值中含有一个逗号
等我使用pandas读入此文件时，会发生什么：
import pandas as pd
pd.__version__ # '1.2.4'
pd.read_csv('a.csv', index_col=False)
读入后，Hi,pythoner单元格的取值被截断为Hi
如果多个单元格存在多于1个逗号，因为列无法对其还会抛异常，为此read_csv还提供一个参数error_bad_lines，专门丢弃这种含有多个逗号的行，这种错误在大数据量时尤其容易出现，为了第一时间读入数据往往将error_bad_lines设置为False，即丢弃这种多逗号的行。
如果csv文件的分隔符是\t或其他，也同样面临一样的问题，如果分隔符恰好出现在单元格中，这种错误是不可避免的。
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如果你的数据恰好又大量出现了分隔符的行，这就需要引起重视了。
为此比较保险的一种做法是，替换单元格中出现的csv文件的分隔符为其他符号，如分隔符为逗号，替换单元格的逗号为空格；如为\t，替换单元格的\t为逗号。
这样经过一遍替换处理后，就不会再出现数据缺失、有些行被过滤的问题。
