如何解析Pandas read_csv中不规则分隔符的数据？

克服 Pandas read_csv 中的不规则分隔符

从具有不规则分隔符的文件中读取数据时，pandas read_csv 方法可能会遇到困难。与无缝处理不同空格的 Python split() 方法不同，read_csv 可能很难破译由不一致的空格和制表符分隔的数据。

为了解决这一挑战，pandas 提供了用于定义分隔符的多种选项。一种方法涉及使用正则表达式 (regex)。通过使用 read_csv 中的 delimiter 参数，您可以指定捕获所需分隔符的正则表达式模式。这允许您考虑空格和制表符的组合，确保准确解析。

或者，您可以利用 delim_whitespace 参数，其操作方式与 Python split() 方法类似。通过将 delim_whitespace 设置为 True，pandas 会将任何空白（包括空格和制表符）视为分隔符。这样就不需要指定特定的正则表达式模式。

考虑以下示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("irregular_separators.csv", header=None, delimiter=r"\s+")

print(data)

# Output:
#   0  1  2  3  4
# 0  a  b  c  1  2
# 1  d  e  f  3  4

在这种情况下，不规则_separators.csv 包含由制表符、空格甚至组合分隔的列两个都。通过指定正则表达式模式，read_csv 成功解析数据并创建 DataFrame。

或者，使用 delim_whitespace:

data = pd.read_csv("irregular_separators.csv", header=None, delim_whitespace=True)

print(data)

# Output (same as above):
#   0  1  2  3  4
# 0  a  b  c  1  2
# 1  d  e  f  3  4

利用 read_csv 中分隔符的灵活性，可以有效处理不规则的情况数据文件中的空格并提取有意义的信息进行分析。

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