Pandas read_csv

の不規則なセパレーターを克服すると、不規則なセパレーターを持つファイルからデータを読み取ると、pandas read_csvメソッドは困難になる可能性があります。さまざまなホワイトスペースをシームレスに処理するPython Split（）メソッドとは異なり、read_csvは一貫性のないスペースとタブで区切られたデータを解読するのに苦労する可能性があります。 1つのアプローチには、正規表現（regex）を使用することが含まれます。 read_csvで区切り文字パラメーターを使用することにより、目的のセパレーターをキャプチャする正規表現パターンを指定できます。これにより、スペースとタブの組み合わせを考慮して、正確な解析を保証できます。 Delim_WhitespaceをTrueに設定することにより、Pandasは、空間（スペースやタブを含む）をセパレーターとして扱います。これにより、特定の正規表現パターンを指定する必要性がなくなります。 data = pd.read_csv（ "rirder_separators.csv"、header = none、delimiter = r "\ s"） 印刷（データ） ＃出力： ＃0 1 2 3 4 ＃0 A B C 1 2 ＃1 D e f 3 4

この場合、不規則な_separators.csvには、タブ、スペース、さらには両方の組み合わせで区切られた列が含まれています。 Recexパターンを指定することにより、read_csvはデータを正常に解析し、データフレームを作成します。 印刷（データ） ＃出力（上記と同じ）： ＃0 1 2 3 4 ＃0 A B C 1 2 ＃1 D e f 3 4

read_csvでのセパレーターの柔軟性を活用することにより、データファイルで不規則な白人を効果的に処理し、分析のために意味のある情報を抽出できます。