Kann Pandas effektiv mit uneinheitlichen Trennzeichen in der CSV-Eingabe umgehen?

Umgang mit nicht regulären Trennzeichen in Pandas read_csv

Beim Lesen von Daten aus einer Datei mit der Methode read_csv in Pandas können unterschiedliche Trennzeichen auftreten innerhalb Ihrer Spalten. Einige Felder sind möglicherweise durch Tabulatoren getrennt, während andere eine inkonsistente Leerzeichentrennung aufweisen (z. B. 2-3 Leerzeichen oder gemischte Leerzeichen und Tabulatoren).

Können Pandas diese Unregelmäßigkeit effektiv umgehen?

Im Gegensatz zu Python line.split()-Methode verwendet, könnte read_csv() von Pandas Schwierigkeiten haben, solche ungleichmäßigen Trennzeichen zu berücksichtigen. Es gibt jedoch Lösungen, um dieses Problem zu beheben:

Regex-Trennzeichen verwenden:

Der Trennzeichenparameter in read_csv() kann einen regulären Ausdruck akzeptieren. Mit „s“ können Sie Pandas anweisen, jedes Leerzeichen (einschließlich Leerzeichen und Tabulatoren) als Trennzeichen zu behandeln:

<code class="python">pd.read_csv("whitespace.csv", header=None, delimiter=r"\s+")</code>

Verwendung von delim_whitespace:

Für Groß- und Kleinschreibung Wo Trennzeichen ausschließlich Leerzeichen (Leerzeichen oder Tabulatoren) sind, können Sie Ihren Code mit dem Parameter delim_whitespace vereinfachen:

<code class="python">pd.read_csv("whitespace.csv", header=None, delim_whitespace=True)</code>

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKann Pandas effektiv mit uneinheitlichen Trennzeichen in der CSV-Eingabe umgehen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!