使用 pandas.read_csv() 读取含连续尾部分隔符（如 ;;;;）的 CSV 时，默认会忽略末尾空字段；需通过 skip_blank_lines=False 和关键参数 engine='python' 配合 keep_default_na=False 等设置，强制解析全部列并填充为 NaN。
使用 `pandas.read_csv()` 读取含连续尾部分隔符（如 `;;;;`）的 csv 时，默认会忽略末尾空字段；需通过 `skip_blank_lines=false` 和关键参数 `engine='python'` 配合 `keep_default_na=false` 等设置，强制解析全部列并填充为 `nan`。
当 CSV 行末存在多个连续分隔符（例如 a;b;c;;;），Pandas 默认 C 引擎会截断尾部空字段，导致列数少于实际定义——这正是你遇到的问题：原始数据含 37 个字段（由 36 个分号分隔），但 read_csv 仅返回 13 列。
根本原因在于 Pandas 的默认解析引擎（C engine）对尾部空字段的优化行为。解决方法是显式启用 Python 引擎并禁用空白行跳过与默认 NA 识别，确保逐字符严格按分隔符切分：
import pandas as pd
# ✅ 正确加载：保留所有尾部空列
df = pd.read_csv(
config.get("OS", "output_file"),
header=None,
sep=config.get("OS", "delimiter"), # 如 ';'
engine='python', # 关键！启用 Python 解析器，支持完整字段计数
skip_blank_lines=False, # 防止跳过全空字段行（虽此处非空行，但增强鲁棒性）
keep_default_na=False, # 避免将空字符串误判为 NaN 干扰列结构
na_values='', # 显式指定空字符串为 NA 值（可选，更精准）
dtype=str # 可选：先统一为字符串，后续再类型转换，避免自动推断失败
)
# 若需将空字符串转为 True NaN（而非空字符串），再执行：
df = df.replace('', pd.NA)⚠️ 注意事项：
Knowledge Graph - Csv Graph Loader Generator下载从 CSV 数据集生成图数据库加载器和三元组映射。将表格 CSV 数据转换为图数据库可直接使用的节点、边和三元组。
engine='python'是核心：C 引擎不支持尾部空字段保留，Python 引擎则严格按分隔符分割，即使末尾连续分隔符也生成对应空列；skip_blank_lines=False并非针对本例（因行非空白），但若文件混有空行，此参数可防止意外跳过影响行对齐；- 避免
df.fillna(value='')过早覆盖原始NaN—— 应先确保列结构完整，再按需填充；- 若原始数据含
None字符串（非 PythonNone），建议添加na_values=['None']使其被识别为缺失值。
验证列数是否符合预期：
print(f"DataFrame shape: {df.shape}") # 应输出 (行数, 37)
print(f"Column count: {len(df.columns)}") # 应为 37
print(df.iloc[0].isna().sum()) # 查看首行中 NaN 数量（应包含所有尾部空列）最终，你将获得一个结构完整的 DataFrame，每列对应原始 CSV 中的一个字段位置，尾部连续分隔符被准确映射为独立的 NaN 列，为后续清洗与分析奠定可靠基础。
