Pandas 能否有效處理 CSV 輸入中的非均勻分隔符號？

處理Pandas read_csv 中的非常規分隔符號

在pandas 中使用read_csv 方法從檔案中讀取資料時，您可能會遇到不同的分隔符號在您的專欄中。某些欄位可能由製表符分隔，而其他欄位則具有不一致的空格分隔（例如 2-3 個空格，或混合空格和製表符）。

pandas 可以有效地導航這種不規則性嗎？

與 Python 不同line.split() 方法，pandas 的 read_csv() 可能很難適應這種不均勻的分隔符號。不過，有一些解決方案可以解決此問題：

使用正規表示式分隔符號：

read_csv() 中的分隔符號參數可以接受正規表示式。使用“s”，您可以指示pandas 將任何空白字元（包括空格和製表符）視為分隔符：

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

使用delim_whitespace：

對於情況如果分隔符號嚴格是空白（空格或製表符），您可以使用delim_whitespace 參數簡化代碼：

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

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