Analizar archivos .CSV separados por punto y coma usando Pandas

Cuando se trata de archivos de valores separados por comas (CSV), es esencial manejarlos adecuadamente separadores para garantizar un análisis preciso de los datos. Pandas proporciona una solución sencilla para leer archivos CSV con separadores no estándar, como punto y coma.

Considere este escenario: tiene un archivo .csv con un formato similar al siguiente:

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

Para importar este archivo a un DataFrame de pandas, puede utilizar la función read_csv(). Sin embargo, de forma predeterminada, pandas supone que el separador es una coma. Para especificar un separador de punto y coma, use el parámetro sep de la siguiente manera:

import pandas as pd

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

Si olvida especificar el parámetro sep, el comportamiento predeterminado de pandas es tratar todos los datos como una sola columna, lo que genera resultados erróneos al imprimir el DataFrame.

La razón de este comportamiento predeterminado es que pandas supone que las comas son el separador más común. Al proporcionar el parámetro sep, indicas explícitamente a los pandas que utilicen punto y coma como separadores, lo que garantiza el análisis correcto de tus datos.

En resumen, cuando trabajes con archivos CSV separados por punto y coma en pandas, recuerda siempre especificar sep=';' en la función read_csv() para obtener un análisis de datos preciso.