Pandas는 CSV 분리 시 불규칙한 공백을 어떻게 처리할 수 있나요?

Pandas의 불규칙한 공백에 대한 CSV 구분 기호의 유연성 향상

pandas.read_csv()를 사용하여 불규칙한 열 구분 기호가 있는 파일에서 데이터 프레임을 생성하는 경우 , 도전에 직면하는 것이 일반적입니다. 일부 열은 탭으로 구분될 수 있지만 다른 열은 다양한 수의 공백 또는 공백과 탭의 혼합으로 구분될 수 있습니다. 이러한 불규칙성은 구문 분석 문제로 이어질 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 pandas는 정규 표현식(regex)을 사용하거나 delim_whitespace를 설정하는 두 가지 옵션을 제공합니다.

정규 표현식 사용

정규식 옵션을 사용하면 구분 기호 패턴을 지정할 수 있습니다. 예:

<code class="python">import pandas as pd
df = pd.read_csv("file.csv", header=None, delimiter=r"\s+")</code>

여기에서 r"s "는 하나 이상의 공백 문자(공백 및 탭 포함)와 일치합니다.

delim_whitespace 사용

delim_whitespace=True 옵션은 공백(공백 및 탭)을 구분 기호로 자동 감지합니다.

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

Python의 Split() 메서드와의 비교

Python에서 언급하셨는데요 , line.split()을 사용하여 문제 없이 변수 공백을 처리할 수 있습니다. pandas.read_csv()는 delim_whitespace 및 regex 옵션을 통해 유사한 유연성을 제공합니다.

예

다음 입력 파일(whitespace.csv) 사용:

a    b    c 1 2
d    e    f 3 4

다음 코드는 구분 기호 유형에 관계없이 올바른 열 구분으로 데이터 프레임을 생성합니다.

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

print(df)

   0  1  2  3  4
0  a  b  c  1  2
1  d  e  f  3  4</code>

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