Python 熊猫们读着书。如何在换行前忽略分隔符

我正在读一个有数值的文件

data=pd.read\u csv（'data.dat'，sep=''，header=None）

在文本文件中，每一行都以空格结尾，因此，请等待不存在的值，并在每一行的末尾添加一个“nan”。 例如：

2.343 4.234

全文如下： [2.343,4.234,nan]

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我可以使用

，usecols=[0 1]

来避免它，但我更喜欢一种更通用的解决方案

使用

usecols

指定要读取的列将是一种更干净的方法，或者您可以在读取数据后删除该列，但这会增加读取不需要的数据的开销。通用方法将要求您创建一个更耗时、更混乱的正则表达式解析器。

能否将csv文件中的分隔符更改为空间以外的内容？因为这可能就是为什么每一行都以nan结尾的原因。 如果您使用：

    data = pd.read_csv('data.dat', sep=',', header=None)

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例如，不必清理数据就可以解决此问题

您可以在

sep

参数中使用正则表达式

您可以要求分隔符使用任意数量的空格作为分隔符，而不是将分隔符指定为一个空格，直到它找到下一个值为止。您可以使用正则表达式

\s+

来执行此操作：

data = pd.read_csv('data.dat', sep='\s+', header=None)

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你为什么不清理你的房间？如果你的格式是不规则的，你只能期待这么多。我同意@juanpa.arrivillaga，清理CSV比让你的程序处理所有这些不同的事情要好得多。出于好奇，你的数据是什么样的，你用它做什么？它们是神经网络模拟输出。一行是时间，另一行是神经元指数。既然你提到了，我可以在C++中改变我的代码，以避免额外的空间。我不知道这是如何解决这个问题的。最后一个尾随空格将被识别为分隔符，对吗？它解决了这个问题。我不知道为什么，因为正如JojjnSIT指出的那样，额外的空间应该被视为分离器。但是我检查过了，那个“nan”已经不在了。@jorijnsmit不，它不会被识别为分隔符。发生的情况是，有一个空格，然后是一个新行字符，甚至可能有多个空格。第一个空格被理解为分隔符，然后下一个字符创建NaN。如果所有的空白字符都被识别为分隔符，那么解释器会理解该行已经结束，并开始读取下一行。啊啊，换行符也会被识别为空白字符！很不错的。