على عكس طريقة Python Split () ، التي تتعامل بسلاسة ، قد تكافح READ_CSV لفك تشفير البيانات التي تفصلها مساحات وعلامات غير متناسقة. تتضمن نهج واحد توظيف تعبيرات منتظمة (Regex). باستخدام المعلمة المحددة في read_csv ، يمكنك تحديد نمط regex الذي يلتقط الفواصل المطلوبة. يتيح لك ذلك حساب مجموعات من المساحات وعلامات التبويب ، مما يضمن تحليل دقيق. من خلال تعيين DELIM_WHITESPACE إلى TRUE ، ستعامل Pandas أي مساحة بيضاء (بما في ذلك المساحات وعلامات التبويب) كفاصل. هذا يلغي الحاجة إلى تحديد نمط regex محدد.

النظر في المثال التالي: data = pd.read_csv ("irregular_separators.csv" ، header = none ، delimiter = r "\ s") طباعة (بيانات) # الإخراج: # 0 1 2 3 4 # 0 A B C 1 2 # 1 d e f 3 4

في هذه الحالة ، يحتوي Irregular_separators.csv على أعمدة مفصولة بعلامات تبويب ، وحتى مجموعات من كليهما. من خلال تحديد نمط regex ، يقوم read_csv بنجاح بتحليل البيانات وينشئ dataframe. طباعة (بيانات) # الإخراج (كما هو مذكور أعلاه): # 0 1 2 3 4 # 0 A B C 1 2 # 1 d e f 3 4

عن طريق الاستفادة من مرونة الفواصل في read_csv ، يمكنك التعامل بشكل فعال مع المسافة البيضاء غير المنتظمة في ملفات البيانات واستخراج معلومات ذات معنى للتحليل.