Wie gehe ich mit unregelmäßigen Trennzeichen in Pandas read_csv um?

Umgang mit unregelmäßigen Trennzeichen in Pandas read_csv

Die Python-Pandas-Bibliothek bietet eine praktische Methode, read_csv, zum Importieren von Daten aus Dateien in Datenrahmen. Beim Umgang mit Dateien mit unregelmäßigen Trennzeichen, wie z. B. einer Kombination aus Leerzeichen und Tabulatoren mit unterschiedlichen Nummern, kann es bei Pandas jedoch zu Schwierigkeiten kommen.

Problem:

Wie kann Gibt es unregelmäßige Trennzeichen für die read_csv-Methode in Pandas, um Daten aus Dateien mit inkonsistenten Leerzeichen korrekt zu interpretieren?

Antwort:

Um dieses Problem zu lösen, bietet Pandas zwei Optionen:

1. Regulärer Ausdruck (Regex):

   Die Verwendung von Regex ermöglicht die präzise Zuordnung unregelmäßiger Trennzeichen. Um beispielsweise Trennzeichen zu finden, die entweder Tabulatoren (t), ein oder mehrere Leerzeichen (s) oder eine Kombination aus beidem sind, kann man den regulären Ausdruck verwenden:

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

2. delim_whitespace=True:

   Pandas bietet eine einfachere Option für den Umgang mit unregelmäßigen, auf Leerzeichen basierenden Trennzeichen mithilfe des delim_whitespace-Parameters. Bei der Einstellung „True“ werden alle Leerzeichen (einschließlich Tabulatoren) als Trennzeichen behandelt.

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

Beide Ansätze verarbeiten unregelmäßige Trennzeichen effektiv und stellen so sicher, dass die Daten korrekt in Pandas-Daten importiert werden Rahmen. Es ist erwähnenswert, dass die native Python-Split-Methode für solche Fälle möglicherweise besser geeignet ist, da sie keine Angabe von Trennmustern erfordert. Für komplexere Datenmanipulationsaufgaben bietet Pandas jedoch einen umfassenden Satz an Tools, die problemlos mit regulären Ausdrücken oder dem Parameter delim_whitespace integriert werden können.

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