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自定义 pandas read_csv 中的分隔符

ZainZaheer06 2月前

我正在将许多不同的数据文件读入各种 pandas 数据框。这些数据文件中的列由空格分隔。但是，对于每个文件，空格的数量是不同的（对于某些文件...

我正在将许多不同的数据文件读入各种 pandas 数据框。这些数据文件中的列由空格分隔。但是，对于每个文件，空格的数量是不同的（对于其中一些文件，只有一个空格，对于其他文件，有两个空格等等）。因此，每次导入文件时，我都必须手动转到该文件并查看已使用的空格数，并在中给出这些空格数 sep ：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('myfile.dat', sep = '    ')

有什么方法可以告诉 pandas 将 \'任意数量的空格\' 视为分隔符？此外，有什么方法可以告诉 pandas 使用制表符 ( \t ) 或空格作为分隔符？

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最新回复 (0)

最新倒序只看楼主

Sandeep Mohanty 2月前 0 只看Ta

引用 2楼

是的，您可以使用简单的正则表达式来 sep='\s+' 表示一个或多个空格。
Douglas Jones 2月前 0 只看Ta

引用 3楼

成功了！谢谢。有什么方法可以告诉 pandas 使用空格或制表符作为分隔符吗？
J. G. 2月前 0 只看Ta

引用 4楼

空格也可能与制表符匹配，但我相信您只需在正则表达式中添加或条件即可：sep=\s+|\t+
Bart Klein 2月前 0 只看Ta

引用 5楼

跳过任何分隔符后的前导空格的 skipinitialspace=True 参数
abrand09 2月前 0 只看Ta

引用 6楼
您可以直接使用 delim_whitespace ：
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('myfile.dat', delim_whitespace=True )
```
该参数 delim_whitespace 控制是否 ' ' 使用 ' ' 或 pandas.read_csv 。
cluster1 2月前 0 只看Ta

引用 7楼

我发现，如果你使用不受支持的分隔符，Pandas/Dask 将不得不使用 Python 引擎而不是 C 引擎。这会慢很多。