如何處理 Pandas read_csv 中的不規則分隔符號？

處理Pandas read_csv 中的不規則分隔符號

Python pandas 庫提供了一種方便的方法read_csv，用於將資料從檔案匯入資料框中。然而，當處理具有不規則分隔符號的檔案時，例如空格和不同數字的製表符的組合，pandas 可能會遇到困難。

問題：

如何是否可以為pandas中的read_csv方法指定不規則分隔符號來正確解釋空格不一致的檔案中的資料？

答案：

為了解決這個問題，pandas提供了兩種選擇：

1. 正則表達式（regex）：

   使用正規表示式可以精確地匹配不規則分隔符號。例如，要符合製表符(t)、一個或多個空格(s) 或兩者的組合的分隔符，可以使用正規表示式：

   <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:

   Pandas 提供了一個更簡單的選項，用於使用delim_whitespace 參數處理不規則的基於空白的分隔符號。當設定為 True 時，它將把任何空格（包括製表符）視為分隔符號。

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

兩種方法都能有效處理不規則分隔符，確保資料正確匯入 pandas 資料中幀。值得注意的是，原生 Python split 方法可能更適合這種情況，因為它不需要指定分隔符號模式。然而，對於更複雜的資料操作任務，pandas 提供了一套全面的工具，可以輕鬆地與正規表示式或 delim_whitespace 參數整合。

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