使用Pandas read_csv解析帶不規則分隔符的數據方法
發佈於2025-04-16
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在pandas read_csv
以解決這一挑戰，pandas為定義分離器提供了多功能選項。一種方法涉及採用正則表達式（REGEX）。通過在READ_CSV中使用定界符參數，您可以指定捕獲所需分離器的正則表達式模式。這使您可以考慮空間和選項卡的組合，確保准確解析。 另外，您可以利用與python split（）方法相似的Delim_whitespace參數。通過將Delim_whitespace設置為True，Pandas將把任何空間（包括空間和標籤）視為分離器。這消除了指定特定的正則表達式的需求。 考慮以下示例：
導入pdas作為pd data = pd.read_csv（“ irregular_separators.csv”，header = none，deLimiter = r“ \ s”） 打印（數據） ＃ 輸出： ＃0 1 2 3 4 ＃0 A B C 1 2 ＃1 d e f 3 4在這種情況下，irregular_separators.csv包含由選項卡，空格甚至兩者組合的列。通過指定正則模式，Read_CSV成功解析了數據並創建一個數據框架。
另外，使用delim_whitespace：通過利用Read_CSV中的分隔符的靈活性，您可以有效地處理數據文件中的不規則Whitespace，並提取有意義的信息以進行分析。
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