Pandas를 사용하여 CSV 파일의 열을 구분하는 방법
Pandas를 사용하여 CSV 파일을 가져올 때 사용자는 값이 다음과 같은 상황에 직면할 수 있습니다. 쉼표 이외의 문자로 구분됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 pandas는 read_csv 함수 내 sep 매개변수를 사용하여 구분 기호를 지정하는 옵션을 제공합니다.
문제:
CSV 파일이 다음 형식을 따른다고 가정합니다. , 여기서 값은 세미콜론으로 구분됩니다.
a1;b1;c1;d1;e1;... a2;b2;c2;d2;e2;...
응답:
파일을 올바르게 읽고 값을 세미콜론을 기준으로 열로 분할하려면 다음 코드를 사용하세요. :
<code class="python">import pandas as pd csv_path = "C:..." data = pd.read_csv(csv_path, sep=';')</code>
sep 매개 변수는 특히 팬더에게 세미콜론을 구분 기호로 사용하도록 지시하여 데이터가 여러 열로 구문 분석되도록 합니다. 기본적으로 Pandas는 쉼표를 구분 기호로 사용하므로 원래 코드에서는 값을 올바르게 구분하지 못했습니다.
위 내용은 Pandas를 사용하여 세미콜론으로 구분된 값이 포함된 CSV 파일을 읽는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

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