Pandas read_csv에서 불규칙한 파일 구분 기호를 어떻게 처리할 수 있나요?

Pandas read_csv에서 불규칙한 파일 구분 기호 처리

read_csv 메서드를 사용하여 Pandas DataFrame에 데이터를 로드할 때 사용자는 불규칙한 파일 관련 문제에 직면할 수 있습니다. 탭, 공백 또는 다양한 수의 공백 혼합과 같은 구분 기호. 이 문제를 해결하기 위해 Pandas는 고급 패턴 일치를 위해 regex를 사용하거나 보다 유연한 공백 처리를 위해 delim_whitespace를 지정하는 두 가지 방법을 제공합니다.

Regex 사용

read_csv의 구분 기호 인수 정규식을 사용하여 구분 기호 패턴을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 정규식을 사용하여 하나 이상의 공백이나 탭의 조합을 일치시킵니다.

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

df = pd.read_csv("whitespace.csv", header=None, delimiter=r"\s+")</code>

delim_whitespace 사용

또는 사용자가 설정할 수 있습니다. 불규칙한 공백 분리를 처리하기 위한 Pandas의 내장 기능을 활성화하려면 delim_whitespace 인수를 True로 설정합니다. 이를 통해 Pandas는 공백 문자를 기반으로 데이터를 감지하고 분리할 수 있습니다.

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

df = pd.read_csv("whitespace.csv", header=None, delim_whitespace=True)</code>

이러한 방법은 불규칙한 파일 구분 기호를 처리하기 위한 유연한 솔루션을 제공하므로 사용자는 Pandas DataFrames로 데이터를 정확하고 효율적으로 가져올 수 있습니다.

위 내용은 Pandas read_csv에서 불규칙한 파일 구분 기호를 어떻게 처리할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!