Pandas を使用してセミコロンで区切られた CSV ファイルを解析するにはどうすればよいですか?

Pandas を使用したセミコロン区切りの .CSV ファイルの解析

カンマ区切り値 (CSV) ファイルを扱う場合は、適切に処理することが重要です正確なデータ解析を保証するための区切り文字。 Pandas は、セミコロンなどの非標準の区切り文字を含む CSV ファイルを読み取るための簡単なソリューションを提供します。

次のようなシナリオを考えてみましょう。次のような形式の .csv ファイルがあるとします。

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

このファイルを pandas DataFrame にインポートするには、read_csv() 関数を使用できます。ただし、デフォルトでは、pandas は区切り文字がカンマであると想定します。セミコロン区切り文字を指定するには、次のように sep パラメータを使用します。

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

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

sep パラメータの指定を忘れた場合、pandas のデフォルトの動作では、すべてのデータが単一の列として扱われるため、エラーが発生します。

このデフォルト動作の理由は、pandas が最も一般的な区切り文字がカンマであると想定しているためです。 sep パラメーターを指定すると、区切り文字としてセミコロンを使用するようにパンダに明示的に指示し、データの正しい解析が保証されます。

要約すると、パンダでセミコロンで区切られた CSV ファイルを扱うときは、必ず指定することを忘れないでください。 sep=';' read_csv() 関数で正確なデータ解析を取得します。

以上がPandas を使用してセミコロンで区切られた CSV ファイルを解析するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。