Comment gérer les séparateurs irréguliers dans Pandas read_csv ?

Barbara Streisand
Libérer: 2024-10-22 08:20:02
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How to Handle Irregular Separators in Pandas read_csv?

Gestion des séparateurs irréguliers dans Pandas read_csv

La bibliothèque Python pandas fournit une méthode pratique, read_csv, pour importer des données à partir de fichiers dans des blocs de données. Cependant, lorsqu'il s'agit de fichiers comportant des séparateurs irréguliers, comme une combinaison d'espaces et de tabulations avec des nombres variables, les pandas peuvent rencontrer des difficultés.

Problème :

Comment peut-on peut-on spécifier des séparateurs irréguliers pour la méthode read_csv dans pandas afin d'interpréter correctement les données de fichiers avec des espaces incohérents ?

Réponse :

Pour surmonter ce problème, pandas propose deux options :

  1. Expression régulière (regex) :

    L'utilisation de regex permet une correspondance précise des séparateurs irréguliers. Par exemple, pour faire correspondre les séparateurs qui sont soit des tabulations (t), un ou plusieurs espaces (s ), ou une combinaison des deux, on peut utiliser l'expression régulière :

    <code class="python">delim_regex = r"\s+|\t|\s+\t+\s+"
    
    pd.read_csv("whitespace.csv", delimiter=delim_regex, header=None)</code>
    Copier après la connexion
  2. delim_whitespace=True :

    Pandas fournit une option plus simple pour gérer les séparateurs irréguliers basés sur des espaces à l'aide du paramètre delim_whitespace. Lorsqu'il est défini sur True, il traitera tous les espaces (y compris les tabulations) comme séparateur.

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

Les deux approches gèrent efficacement les séparateurs irréguliers, garantissant que les données sont correctement importées dans les données pandas. cadres. Il convient de noter que la méthode native Python split peut être plus adaptée dans de tels cas, car elle ne nécessite pas de spécifier de modèles de séparateur. Cependant, pour les tâches de manipulation de données plus complexes, pandas fournit un ensemble complet d'outils qui peuvent être facilement intégrés aux expressions régulières ou au paramètre delim_whitespace.

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