surmonter les séparateurs irréguliers dans pandas read_csv

Lors de la lecture de données à partir de fichiers avec des séparateurs irréguliers, la méthode pandas read_csv peut supporter des difficultés. Contrairement à la méthode Python Split (), qui gère parfaitement les espaces blancs variables, read_csv peut lutter pour déchiffrer les données séparées par des espaces et des onglets incohérents.

pour relever ce défi, Pandas propose des options polyvalentes pour définir des séparateurs. Une approche consiste à utiliser des expressions régulières (regex). En utilisant le paramètre Delimiter dans read_csv, vous pouvez spécifier un modèle regex qui capture les séparateurs souhaités. Cela vous permet de tenir compte des combinaisons d'espaces et d'onglets, garantissant un analyse précise.

Alternativement, vous pouvez tirer parti du paramètre Delim_Whitespace, qui fonctionne de manière similaire à la méthode Python Split (). En définissant Delim_hitespace sur true, Pandas traitera n'importe quel espace blanc (y compris les espaces et les onglets) comme séparateur. Cela élimine la nécessité de spécifier un motif regex spécifique.

Considérez l'exemple suivant:

import pandas as pd

data = pd.read_csv("irregular_separators.csv", header=None, delimiter=r"\s ")

print(data)

# Output:
#   0  1  2  3  4
# 0  a  b  c  1  2
# 1  d  e  f  3  4

Dans ce cas, irregular_separators.csv contient des colonnes séparées par des onglets, des espaces et même des combinaisons des deux. En spécifiant le modèle regex, read_csv analyse avec succès les données et crée un dataframe.

alternativement, en utilisant Delim_hitespace:

data = pd.read_csv("irregular_separators.csv", header=None, delim_whitespace=True)

print(data)

# Output (same as above):
#   0  1  2  3  4
# 0  a  b  c  1  2
# 1  d  e  f  3  4

En tirant parti de la flexibilité des séparateurs dans read_csv, vous pouvez gérer efficacement les espaces blancs irréguliers dans les fichiers de données et extraire des informations significatives pour l'analyse.