使用 Pandas 解析分号分隔的 .CSV 文件

处理逗号分隔值 (CSV) 文件时，正确处理至关重要分隔符以确保准确的数据解析。 Pandas 提供了一种简单的解决方案，用于读取带有非标准分隔符（例如分号）的 CSV 文件。

考虑这种情况：您有一个格式类似于以下内容的 .csv 文件：

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

要将此文件导入 pandas DataFrame，您可以使用 read_csv() 函数。但是，默认情况下，pandas 假定分隔符是逗号。要指定分号分隔符，请使用 sep 参数，如下所示：

import pandas as pd

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

如果忘记指定 sep 参数，pandas 的默认行为是将所有数据视为单列，导致打印时结果错误DataFrame.

这种默认行为的原因是 pandas 假定逗号是最常见的分隔符。通过提供 sep 参数，您可以明确指示 pandas 使用分号作为分隔符，从而确保正确解析数据。

总而言之，在 pandas 中处理分号分隔的 CSV 文件时，请始终记住指定九月=';'在read_csv()函数中获取准确的数据解析。