Проблема с разбиением таблицы, разделённой на несколько частей с помощью символов "pipe" (|) в Python. Как правильно обработать данные, чтобы избежать ошибок при парсинге и сохранить структуру таблицы?

1

Как корректно обработать переносы строк в данных из таблицы JIRA, чтобы значения распределялись по своим колонкам, а не объединялись в последнюю колонку при парсинге с использованием Python?

2

Когда ты работаешь с данными из JIRA, одно из распространённых препятствий — это корректная обработка переносов строк. Особенно это важно, если ты используешь Python для парсинга таблиц. Если переносы строк в ячейках не обрабатываются правильно, данные могут объединиться в одну строку, что приведёт к разнесению значений по неправильным колонкам. Чтобы этого избежать, следуй этим рекомендациям:

  1. Используй правильный разделитель:
    Убедись, что ты используешь подходящий разделитель (delimeter) для колонок. Например, если ты работаешь с CSV-файлом, зачастую запятая (,) является стандартным разделителем, но в некоторых случаях могут использоваться табуляции (\t) или точка с запятой (;).

  2. Проверь формат ячеек:
    Если в данных есть переносы строк, убедись, что они корректно закодированы и обрамлены в кавычки, что позволяет им быть частью текста в ячейке. Например, при экспорте данных из JIRA это часто обозначается двойными кавычками (").

  3. Используй специализированные библиотеки:
    В Python есть несколько библиотек, которые могут помочь с парсингом данных таблиц:

    • pandas: Она отлично работает с CSV и Excel файлами. Убедись, что ты используешь параметр quoting из модуля csv для учёта кавычек:
      import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', quoting=1)  # quoting=1 (csv.QUOTE_ALL) учитывает все кавычки
    • csv: Эта библиотека позволяет задать больше параметров для парсинга, если данные сложные:
      import csv
with open('file.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
    for row in reader:
        print(', '.join(row))

  4. Очистка данных после парсинга:
    После импорта данных в DataFrame с помощью pandas, ты можешь использовать методы для очистки данных, например, str.strip() для удаления лишних пробелов и переводов строк:

    df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()

Эти шаги помогут тебе правильно обработать переносы строк и гарантировать, что все данные окажутся в правильных колонках. Надеюсь, это станет полезным решением для твоей задачи! . Я ответил на ваш вопрос?