Durch Semikolons getrennte .CSV-Dateien mit Pandas analysieren

Beim Umgang mit durch Kommas getrennten Werten (CSV)-Dateien ist es wichtig, richtig damit umzugehen Trennzeichen, um eine genaue Datenanalyse sicherzustellen. Pandas bietet eine unkomplizierte Lösung zum Lesen von CSV-Dateien mit nicht standardmäßigen Trennzeichen wie Semikolons.

Stellen Sie sich dieses Szenario vor: Sie haben eine CSV-Datei mit einem Format ähnlich dem folgenden:

a1;b1;c1;d1;e1;...
a2;b2;c2;d2;e2;...    

Um diese Datei in einen Pandas-DataFrame zu importieren, können Sie die Funktion read_csv() verwenden. Standardmäßig geht Pandas jedoch davon aus, dass das Trennzeichen ein Komma ist. Um ein Semikolon-Trennzeichen anzugeben, verwenden Sie den sep-Parameter wie folgt:

import pandas as pd

csv_path = "C:...."
data = pd.read_csv(csv_path, sep=';')

Wenn Sie vergessen, den sep-Parameter anzugeben, besteht das Standardverhalten von Pandas darin, alle Daten als eine einzelne Spalte zu behandeln, was beim Drucken zu fehlerhaften Ergebnissen führt der DataFrame.

Der Grund für dieses Standardverhalten ist, dass Pandas davon ausgeht, dass Kommas das häufigste Trennzeichen sind. Durch die Bereitstellung des sep-Parameters weisen Sie Pandas explizit an, Semikolons als Trennzeichen zu verwenden, um die korrekte Analyse Ihrer Daten sicherzustellen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie beim Umgang mit durch Semikolons getrennten CSV-Dateien in Pandas immer daran denken, diese anzugeben sep=';' in der Funktion read_csv(), um eine genaue Datenanalyse zu erhalten.