Pandas read_csv에서 불규칙한 구분 기호를 처리하는 방법은 무엇입니까?

Pandas read_csv에서 불규칙 구분 기호 처리

Python pandas 라이브러리는 파일에서 데이터 프레임으로 데이터를 가져오기 위한 편리한 방법인 read_csv를 제공합니다. 그러나 다양한 숫자의 공백과 탭의 조합과 같이 불규칙한 구분 기호가 있는 파일을 처리할 때 팬더는 어려움을 겪을 수 있습니다.

문제:

어떻게 할 수 있습니까? 공백이 일관되지 않은 파일의 데이터를 올바르게 해석하기 위해 pandas의 read_csv 메서드에 불규칙 구분 기호를 지정하시겠습니까?

답변:

이 문제를 극복하기 위해 pandas는 두 가지 옵션을 제공합니다.

1. 정규식(regex):

   regex를 사용하면 불규칙 구분 기호를 정확하게 일치시킬 수 있습니다. 예를 들어 탭(t), 하나 이상의 공백(s ) 또는 둘의 조합인 구분 기호를 일치시키려면 다음 정규식을 사용할 수 있습니다.

   <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:

   Pandas는 delim_whitespace 매개변수를 사용하여 불규칙한 공백 기반 구분 기호를 처리하기 위한 더 간단한 옵션을 제공합니다. True로 설정하면 모든 공백(탭 포함)을 구분 기호로 처리합니다.

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

두 접근 방식 모두 불규칙 구분 기호를 효과적으로 처리하여 데이터를 Pandas 데이터로 올바르게 가져오도록 보장합니다. 프레임. 구분 기호 패턴을 지정할 필요가 없기 때문에 기본 Python 분할 방법이 이러한 경우에 더 적합할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그러나 보다 복잡한 데이터 조작 작업을 위해 pandas는 정규식 또는 delim_whitespace 매개변수와 쉽게 통합할 수 있는 포괄적인 도구 세트를 제공합니다.

위 내용은 Pandas read_csv에서 불규칙한 구분 기호를 처리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!