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Cómo separar columnas con caracteres especiales en Pandas, Python.

22 Jul, 2023 Programación

Archivo de datos contiene algunos caracteres que no se pueden definir desde el teclado para establecer como separador. ¿Existe alguna forma de leer estos datos de manera apropiada?

Mis datos se ven diferentes en el archivo .txt, pero cuando los pegué aquí, se ve así:

PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0
PW  100  2000  2000  C   0  0  0   0.00   0.00    0

Pero también he adjuntado los datos originales aquí data.

Para leer los datos, simplemente intenté de esta manera:

import pandas as pd
pd.read_table('data.txt',sep = '\s+')

¿Existe una mejor manera de hacerlo?

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Sí, hay una mejor manera de leer el archivo de datos de manera adecuada, incluso si contiene caracteres especiales que no se pueden definir desde el teclado. La mejor manera de leer este tipo de archivos de datos es utilizar la codificación unicode_escape.

    Aquí tienes un ejemplo:

    import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.txt', header=None, sep='\\s+', encoding='unicode_escape')

print(df)

    En este código, estamos leyendo el archivo de datos utilizando la función read_csv() de pandas y especificamos los siguientes parámetros:

    • header=None: Este parámetro le indica a pandas que el archivo de datos no contiene encabezados.
    • sep='\\s+': Este parámetro especifica que el separador es uno o más espacios en blanco.
    • encoding='unicode_escape': Este parámetro especifica la codificación que se utilizará para leer el archivo.

    Al utilizar la codificación unicode_escape, le estamos indicando a Python que trate los caracteres especiales como secuencias de escape, las cuales pueden ser interpretadas adecuadamente por pandas. De esta manera, podemos evitar cualquier error que pueda ocurrir debido a caracteres especiales inesperados.

    ¡Espero que esto te ayude!

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