Analyse des fichiers .CSV séparés par des points-virgules à l'aide de Pandas

Lorsque vous traitez des fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules), il est essentiel de gérer correctement séparateurs pour garantir une analyse précise des données. Pandas fournit une solution simple pour lire des fichiers CSV avec des séparateurs non standard, tels que des points-virgules.

Considérez ce scénario : vous disposez d'un fichier .csv avec un format similaire au suivant :

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

Pour importer ce fichier dans un DataFrame pandas, vous pouvez utiliser la fonction read_csv(). Cependant, par défaut, pandas suppose que le séparateur est une virgule. Pour spécifier un séparateur point-virgule, utilisez le paramètre sep comme suit :

import pandas as pd

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

Si vous oubliez de spécifier le paramètre sep, le comportement par défaut de pandas est de traiter toutes les données comme une seule colonne, ce qui entraîne des résultats erronés lors de l'impression le DataFrame.

La raison de ce comportement par défaut est que les pandas supposent que les virgules sont le séparateur le plus courant. En fournissant le paramètre sep, vous demandez explicitement aux pandas d'utiliser des points-virgules comme séparateurs, garantissant ainsi l'analyse correcte de vos données.

En résumé, lorsque vous traitez des fichiers CSV séparés par des points-virgules dans les pandas, n'oubliez pas de spécifier sep=';' dans la fonction read_csv() pour obtenir une analyse précise des données.