大部分存储在磁盘上的表格型数据都能用pandas.read_table进行加载。然而，有时还是需要做一些手工处理。由于接收到含有畸形行的文件而使read_table出毛病的情况并不少见。为了说明这些基本工具，看看下面这个简单的CSV文件：
In [54]: !cat examples/ex7.csv
"a","b","c"
"1","2","3"
"1","2","3"
对于任何单字符分隔文件，可以直接使用Python内置的csv模块。将任意已打开的文件或文件类型的对象传给csv.reader:
import csv
f = open('examples/ex7.csv')
reader = csv.reader(f)
对这个reader进行迭代将会为每行产生一个元组（并移除了所有的引号）：
In [56]: for line in reader:
....: print(line)
['a', 'b', 'c']
['1', '2', '3']
['1', '2', '3']
这不是列表么？元组不是（ ）这种形式么？
现在，为了使数据格式合乎要求，你需要对其做一些整理工作。我们一步一步来做。首先，读取文件到一个多行的列表中：
In [57]: with open('examples/ex7.csv') as f:
....: lines = list(csv.reader(f))
然后，我们将这些行分为标题行和数据行：
In [58]: header, values = lines[0], lines[1:]
然后，我们可以用字典构造式和zip（*values），后者将行转置为列，创建数据列的字典：
In [59]: data_dict = {h: v for h, v in zip(header, zip(*values))}
In [60]: data_dict
Out[60]: {'a': ('1', '1'), 'b': ('2', '2'), 'c': ('3', '3')}
CSV文件的形式有很多。只需定义csv.Dialect的一个子类即可定义出新格式（如专门的分隔符、字符串引用约定、行结束符等）：
class my_dialect(csv.Dialect):
lineterminator = '\n'
delimiter = ';'
quotechar = '"'
quoting = csv.QUOTE_MINIMAL
reader = csv.reader(f, dialect=my_dialect)
各个CSV语支的参数也可以用关键字的形式提供给csv.reader,而无需定义子类：
reader = csv.reader(f, delimiter='|')
可用的选项（csv.Dialect的属性）及其功能如表6-3所示。
笔记：对于那些使用复杂分隔符或多字符分隔符的文件，csv模块就无能为力了。这种情况下，你就只能使用字符串的split方法或正则表达式方法re.split进行行拆分和其他整理工作了。
要手工输出分隔符文件，你可以使用csv.writer。它接受一个已打开且可写的文件对象以及跟csv.reader相同的那些语支和格式化选项：
with open('mydata.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f, dialect=my_dialect)
writer.writerow(('one', 'two', 'three'))
writer.writerow(('1', '2', '3'))
writer.writerow(('4', '5', '6'))
writer.writerow(('7', '8', '9'))
文章代码引用自：《利用Python进行数据分析·第2版》第6章 数据加载、存储与文件格式
作者：SeanCheney
感谢SeanCheney同意引用。