Разбор файлов .CSV, разделенных точкой с запятой, с использованием Pandas

При работе с файлами со значениями, разделенными запятыми (CSV), важно правильно обрабатывать разделители для обеспечения точного анализа данных. Pandas предоставляет простое решение для чтения файлов CSV с нестандартными разделителями, например точкой с запятой.

Рассмотрим следующий сценарий: у вас есть файл .csv формата, подобного следующему:

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

Чтобы импортировать этот файл в DataFrame pandas, вы можете использовать функцию read_csv(). Однако по умолчанию pandas предполагает, что разделителем является запятая. Чтобы указать разделитель точку с запятой, используйте параметр sep следующим образом:

import pandas as pd

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

Если вы забудете указать параметр sep, по умолчанию pandas будет обрабатывать все данные как один столбец, что приведет к ошибочным результатам при печати DataFrame.

Причина такого поведения по умолчанию заключается в том, что pandas предполагает, что запятые являются наиболее распространенным разделителем. Предоставляя параметр sep, вы явно указываете pandas использовать точки с запятой в качестве разделителей, обеспечивая правильный анализ ваших данных. сент=';' в функции read_csv() для получения точного анализа данных.