Wie können Sie mit unregelmäßigen Dateitrennzeichen in Pandas read_csv umgehen?

Umgang mit unregelmäßigen Dateitrennzeichen in Pandas read_csv

Beim Laden von Daten in einen Pandas DataFrame mithilfe der read_csv-Methode können Benutzer auf Probleme mit unregelmäßigen Dateien stoßen Trennzeichen, z. B. eine Mischung aus Tabulatoren, Leerzeichen oder einer unterschiedlichen Anzahl von Leerzeichen. Um dieses Problem zu lösen, bietet Pandas zwei Methoden: die Verwendung von Regex für den erweiterten Mustervergleich oder die Angabe von delim_whitespace für eine flexiblere Leerraumbehandlung.

Verwendung von Regex

Das Trennzeichenargument in read_csv ermöglicht die Verwendung regulärer Ausdrücke zur Angabe des Trennzeichenmusters. Der folgende Code verwendet beispielsweise einen regulären Ausdruck, um eine beliebige Kombination aus einem oder mehreren Leerzeichen oder Tabulatoren zu finden:

<code class="python">import pandas as pd

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

Using delim_whitespace

Alternativ können Benutzer festlegen Setzen Sie das Argument delim_whitespace auf True, um die integrierte Funktionalität von Pandas für die Behandlung unregelmäßiger Leerzeichentrennungen zu aktivieren. Dadurch kann Pandas Daten anhand von Leerzeichen erkennen und trennen.

<code class="python">import pandas as pd

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

Diese Methoden bieten flexible Lösungen für den Umgang mit unregelmäßigen Dateitrennzeichen, sodass Benutzer Daten genau und effizient in Pandas DataFrames importieren können.

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