Pandas 能否有效处理 CSV 输入中的非均匀分隔符？

处理 Pandas read_csv 中的非常规分隔符

在 pandas 中使用 read_csv 方法从文件中读取数据时，您可能会遇到不同的分隔符在您的专栏中。某些字段可能由制表符分隔，而其他字段则具有不一致的空格分隔（例如 2-3 个空格，或混合空格和制表符）。

pandas 可以有效地导航这种不规则性吗？

与 Python 不同line.split() 方法，pandas 的 read_csv() 可能很难适应这种不均匀的分隔符。不过，有一些解决方案可以解决此问题：

使用正则表达式分隔符：

read_csv() 中的分隔符参数可以接受正则表达式。使用“s”，您可以指示 pandas 将任何空白字符（包括空格和制表符）视为分隔符：

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

使用 delim_whitespace：

对于情况如果分隔符严格是空白（空格或制表符），您可以使用 delim_whitespace 参数简化代码：

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

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