Bagaimana Anda Boleh Mengendalikan Pemisah Fail Tidak Teratur dalam Pandas read_csv?

Linda Hamilton
Lepaskan: 2024-10-22 08:23:30
asal
269 orang telah melayarinya

How Can You Handle Irregular File Separators in Pandas read_csv?

Mengendalikan Pemisah Fail Tidak Teratur dalam Pandas read_csv

Apabila memuatkan data ke dalam Pandas DataFrame menggunakan kaedah read_csv, pengguna boleh menghadapi cabaran dengan fail tidak teratur pemisah, seperti gabungan tab, ruang atau bilangan ruang yang berbeza-beza. Untuk menangani isu ini, Pandas menyediakan dua kaedah: menggunakan regex untuk pemadanan corak lanjutan atau menentukan delim_whitespace untuk pengendalian ruang putih yang lebih fleksibel.

Menggunakan Regex

Argumen pembatas dalam read_csv membenarkan penggunaan ungkapan biasa untuk menentukan corak pemisah. Sebagai contoh, kod berikut menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan mana-mana gabungan satu atau lebih ruang atau tab:

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

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

Menggunakan delim_whitespace

Sebagai alternatif, pengguna boleh menetapkan hujah delim_whitespace kepada True untuk mendayakan fungsi terbina dalam Pandas untuk mengendalikan pemisahan ruang putih yang tidak teratur. Ini membolehkan Pandas mengesan dan mengasingkan data berdasarkan aksara ruang kosong.

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

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

Kaedah ini menyediakan penyelesaian yang fleksibel untuk mengendalikan pemisah fail yang tidak teratur, membolehkan pengguna mengimport data ke Pandas DataFrames dengan tepat dan cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Anda Boleh Mengendalikan Pemisah Fail Tidak Teratur dalam Pandas read_csv?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!