Pandas 中用分号分隔数据
使用 pandas 读取 .csv 文件时,列的默认分隔符是逗号 ( ,)。但是,如果您的文件使用不同的分隔符,例如分号 (;),则在使用 read_csv 函数时需要在参数中指定它。
请考虑以下 .csv 文件格式:
a1;b1;c1;d1;e1;... a2;b2;c2;d2;e2;... .....
要使用 pandas 读取此文件并根据分号分隔符将值拆分为列,请使用以下代码:
<code class="python">import pandas as pd # Specify the file path csv_path = "C:...." # Set the separator character to ';' data = pd.read_csv(csv_path, sep=';') # Print the resulting DataFrame to check if the values are split into columns print(data)</code>
通过传递 sep=';' ,您明确告诉 pandas 使用分号作为分隔符。这样,数据将被正确解析并组织成单独的列。
以上是如何在 Pandas 中读取以分号作为分隔符的 CSV 文件?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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