pandas.read_sdv() 如何指定多个分隔符

可以使用正则表达式来指定多个分隔符，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', sep='[;,|]')

这里的分隔符可以是逗号、分号或竖线。使用正则表达式的方式可以灵活地指定多个分隔符。

相关问题

pandas.read_sdv 的各个参数的作用

pandas.read_sdv 是一个用于读取 SDV 文件的函数，其各个参数的作用如下：

1. filepath_or_buffer：指定 SDV 文件的路径或者一个类文件对象。
2. compression：指定文件压缩格式，可选参数为 {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}。
3. storage_options：指定存储选项，如 AWS S3 的访问密钥等。
4. column_names：指定列名，如果 SDV 文件中没有列名，则需要手动指定。
5. column_types：指定列的数据类型，如果 SDV 文件中没有数据类型，则需要手动指定。
6. parse_dates：指定需要解析为日期时间类型的列。
7. infer_datetime_format：是否自动推断日期时间格式。
8. batch_size：指定读取数据的批次大小。
9. shuffle：是否对数据进行随机排序。
10. seed：指定随机数种子。

以上就是 pandas.read_sdv 的各个参数的作用。

pandas.read_csv设置行分隔符

在使用 pandas.read_csv() 函数读取文件时，默认情况下使用的是逗号作为列分隔符，而行分隔符则是根据系统自动判断的。如果你的文件中使用了非标准行分隔符，可以通过设置参数 sep 或 delimiter 来指定行分隔符。

例如，如果你的文件中使用了分号 (;) 作为行分隔符，可以使用如下代码进行读取：

import pandas as pd

# 指定分号为行分隔符
df = pd.read_csv('filename.csv', sep=';')

另外，如果你的文件中包含了多个字符作为行分隔符，可以使用正则表达式来指定行分隔符。例如，如果你的文件中使用了连续的两个空行作为行分隔符，可以使用如下代码进行读取：

import pandas as pd

# 指定连续两个空行为行分隔符
df = pd.read_csv('filename.csv', sep='\n\n+', engine='python')

其中，engine='python' 表示使用 Python 解析器来解析正则表达式。