Analisando arquivos .CSV separados por ponto e vírgula usando Pandas

Ao lidar com arquivos de valores separados por vírgula (CSV), é essencial lidar adequadamente separadores para garantir uma análise precisa dos dados. O Pandas fornece uma solução direta para leitura de arquivos CSV com separadores não padrão, como ponto e vírgula.

Considere este cenário: você tem um arquivo .csv com um formato semelhante ao seguinte:

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

Para importar este arquivo para um DataFrame do pandas, você pode usar a função read_csv(). No entanto, por padrão, o pandas assume que o separador é uma vírgula. Para especificar um separador de ponto e vírgula, use o parâmetro sep da seguinte forma:

import pandas as pd

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

Se você esquecer de especificar o parâmetro sep, o comportamento padrão do pandas é tratar todos os dados como uma única coluna, resultando em resultados errados ao imprimir o DataFrame.

A razão para esse comportamento padrão é que o pandas assume que as vírgulas são o separador mais comum. Ao fornecer o parâmetro sep, você instrui explicitamente os pandas a usar ponto e vírgula como separadores, garantindo a análise correta de seus dados.

Em resumo, ao lidar com arquivos CSV separados por ponto e vírgula em pandas, lembre-se sempre de especificar setembro=';' na função read_csv() para obter uma análise precisa dos dados.