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Dateien mit Semikolon-Trennzeichen in Pandas lesen
Einführung:
Pandas bietet praktische Funktionen zum Lesen und analysieren Sie Daten aus verschiedenen Dateiformaten. Hier untersuchen wir, wie man durch Semikolon getrennte Dateien mit der Funktion read_csv liest.
Problemstellung:
Beim Versuch, eine durch Kommas getrennte Datei zu importieren, komprimiert pandas alle Spalten in ein einziger Eintrag. Die Aufgabe besteht darin, die Datei korrekt zu lesen und die Werte mithilfe des Semikolons (;) als Trennzeichen in Spalten aufzuteilen.
Lösung:
Die Lösung liegt im sep-Parameter von read_csv Funktion. Standardmäßig ist sep auf „,“ (Komma) gesetzt. Um durch Semikolons getrennte Dateien zu verarbeiten, geben Sie explizit sep=';' an. wie folgt:
<code class="python">import pandas as pd csv_path = "C:...." data = pd.read_csv(csv_path, sep=';')</code>
Erklärung:
Durch die Angabe von sep=';' erkennt Pandas das Semikolon als Feldtrennzeichen und analysiert die Daten korrekt in separate Spalten. Dies behebt das Problem, dass alle Spalten in einem einzigen Eintrag zusammengepfercht werden.
Zusätzliche Informationen:
Der sep-Parameter in read_csv unterstützt zeichenbasierte oder auf regulären Ausdrücken basierende Trennzeichen und ermöglicht so Anpassung beim Parsen von Daten aus verschiedenen Formaten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lese ich Dateien mit Semikolon-Trennzeichen in Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!