{"id":4083,"date":"2023-07-13T17:18:47","date_gmt":"2023-07-13T17:18:47","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-liest-csv-mit-unterschiedlicher-anzahl-von-spalten\/"},"modified":"2023-07-13T17:18:47","modified_gmt":"2023-07-13T17:18:47","slug":"pandas-liest-csv-mit-unterschiedlicher-anzahl-von-spalten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-liest-csv-mit-unterschiedlicher-anzahl-von-spalten\/","title":{"rendered":"Pandas: csv mit unterschiedlicher anzahl von spalten pro zeile importieren"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine CSV-Datei in Pandas zu importieren, wenn eine unterschiedliche Anzahl von Spalten pro Zeile vorhanden ist:<\/span><\/p>\n

 df = pd. read_csv<\/span> (' uneven_data.csv<\/span> ', header= None<\/span> , names=range( 4<\/span> ))<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Der Wert innerhalb der Funktion range()<\/strong> sollte die Anzahl der Spalten in der Zeile mit der maximalen Anzahl von Spalten sein.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: CSV mit unterschiedlicher Anzahl von Spalten pro Zeile in Pandas importieren<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Nehmen wir an, wir haben die folgende CSV-Datei mit dem Namen ungleiche_data.csv<\/strong> :<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Beachten Sie, dass nicht jede Zeile die gleiche Anzahl an Spalten hat.<\/span><\/p>\n
 Wenn wir versuchen, diese CSV-Datei mit der Funktion read_csv()<\/strong> in einen Pandas-DataFrame zu importieren, erhalten wir eine Fehlermeldung:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#attempt to import CSV file with differing number of columns per row\ndf = pd. read_csv<\/span> (' uneven_data.csv<\/span> ', header= None<\/span> )\n\nParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 2, saw 4\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/b><\/pre>\n
 Wir erhalten einen ParserError<\/strong> , der uns mitteilt, dass Pandas 2<\/strong> Felder erwartet hat (da dies die Anzahl der Spalten in der ersten Zeile war), aber 4<\/strong> gesehen hat.<\/span><\/span><\/p>\n
 Dieser Fehler sagt uns, dass die maximale Anzahl von Spalten in einer bestimmten Zeile 4<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen also die CSV-Datei importieren und dem Argument \u201eNames\u201c<\/strong> den Wert \u201erange(4)\u201c<\/strong> hinzuf\u00fcgen:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#import CSV file with differing number of columns per row\ndf = pd. read_csv<\/span> (' uneven_data.csv<\/span> ', header= None<\/span> , names=range( 4<\/span> )))\n\n#view DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n   0 1 2 3\n0 to 22 NaN NaN\n1 B 16 10.0 12.0\n2 C 25 10.0 NaN\n3 D 14 2.0 7.0\n4 E 20 4.0 NaN\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/b><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass wir die CSV-Datei ohne Fehler erfolgreich in einen Pandas-DataFrame importieren k\u00f6nnen, da wir Pandas ausdr\u00fccklich angewiesen haben, 4 Spalten zu erwarten.<\/span><\/p>\n
 Standardm\u00e4\u00dfig f\u00fcllt Pandas alle fehlenden Werte in jeder Zeile mit NaN.<\/span><\/p>\n
 Wenn Sie m\u00f6chten, dass fehlende Werte als Null angezeigt werden, k\u00f6nnen Sie die Funktion fillna()<\/strong> wie folgt verwenden:<\/span><\/p>\n
 #fill NaN values with zeros\n<\/span>df_new = df. fillna<\/span> ( 0<\/span> )\n\n#view new DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_new)\n\n   0 1 2 3\n0 to 22 0.0 0.0\n1 B 16 10.0 12.0\n2 C 25 10.0 0.0\n3 D 14 2.0 7.0\n4 E 20 4.0 0.0<\/b><\/pre>\n
 Jeder NaN-Wert im DataFrame wurde jetzt durch eine Null ersetzt.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation der Funktion pandas read_csv()<\/strong> finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Python ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 Pandas: So \u00fcberspringen Sie Zeilen beim Lesen einer CSV-Datei<\/a>
 Pandas: So f\u00fcgen Sie Daten zu einer vorhandenen CSV-Datei hinzu<\/a>
 Pandas: So geben Sie Typen beim Importieren einer CSV-Datei an<\/a>
 Pandas: Spaltennamen beim Importieren einer CSV-Datei festlegen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine CSV-Datei in Pandas zu importieren, wenn eine unterschiedliche Anzahl von Spalten pro Zeile vorhanden ist: df = pd. read_csv (‚ uneven_data.csv ‚, header= None , names=range( 4 )) Der Wert innerhalb der Funktion range() sollte die Anzahl der Spalten in der Zeile mit der maximalen Anzahl […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\nPandas: Importieren Sie eine CSV-Datei mit unterschiedlicher Anzahl von Spalten pro Zeile \u2013 Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine CSV-Datei in Pandas importieren, wenn pro Zeile eine unterschiedliche Anzahl von Spalten vorhanden ist, einschlie\u00dflich eines Beispiels.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, 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