如何使用 Pandas 解析分號分隔的 CSV 檔案？

使用Pandas 解析分號分隔的.CSV 檔案

處理逗號分隔值(CSV) 檔案時，正確處理至關重要分隔符以確保準確的資料解析。 Pandas 提供了一種簡單的解決方案，用於讀取具有非標準分隔符號（例如分號）的 CSV 檔案。

考慮以下場景：您有一個格式類似於以下內容的 .csv 檔案：

a1;b1;c1;d1;e1;...
a2;b2;c2;d2;e2;...    

要將此檔案匯入 pandas DataFrame，您可以使用 read_csv() 函數。但是，預設情況下，pandas 假定分隔符號是逗號。若要指定分號分隔符，請使用sep 參數，如下所示：

<code class="python">import pandas as pd

csv_path = "C:...."
data = pd.read_csv(csv_path, sep=';')</code>

如果忘記指定sep 參數，pandas 的預設行為是將所有資料視為單一列，從而導致錯誤列印DataFrame 時的結果。

這種預設行為的原因是 pandas 假定逗號是最常見的分隔符號。透過提供 sep 參數，您明確指示 pandas 使用分號作為分隔符，確保正確解析您的資料。

總之，在 pandas 中處理分號分隔的 CSV 檔案時，請始終記住指定九月=';'在read_csv()函數中獲取準確的資料解析。

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