原来当我们将pandas的DataFrame对象转化为csv格式文件写入硬盘的时候调用的to_csv()函数可以接受一个encoding参数(这个encoding参数决定了写入csv文件所用的编码方式)。同样的,当我们调用pd.read_csv()函数来讲csv文件读取成DataFrame对象的时候,也要传入一个与之对应的encoding参数,如下代码例子(这里的encoding编码格式设置...
同样的,当我们调用pd.read_csv()函数来讲csv文件读取成DataFrame对象的时候,也要传入一个与之对应的encoding参数,如下代码例子(这里的encoding编码格式设置为"utf-8"): 1importpandas as pd2importnumpy as np34head = ["表头1","表头2","表头3"]5l = [[1 , 2 , 3],[4,5,6] , [8 , 7 , 9]...
原来当我们将pandas的DataFrame对象转化为csv格式文件写入硬盘的时候调用的to_csv()函数可以接受一个encoding参数(这个encoding参数决定了写入csv文件所用的编码方式)。同样的,当我们调用pd.read_csv()函数来讲csv文件读取成DataFrame对象的时候,也要传入一个与之对应的encoding参数,如下代码例子(这里的encoding编码格式设置...
解决这个问题的方法是在 CSV 文件的字段中添加引号,以便将包含换行符的字段作为一个整体处理。下面是一个示例代码: import pandas as pd data = {'Description': ['This is the first line. This is the second line.'] } df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('output.csv', quoting=csv.QUOTE_ALL, i...
pandas中DataFrame对象to_csv（）⽅法中的encoding参数 当使⽤pd.read_csv()⽅法读取csv格式⽂件的时候，常常会因为csv⽂件中带有中⽂字符⽽产⽣字符编码错误，造成读取⽂件错误，在这个时候，我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8"。(这个⽅法在上⼀篇博客有...
在使用Python进行数据分析时,我们经常需要将运行结果保存成csv格式,保存方法很简单,就是使用pandas库中的to_csv()方法。可是,当你打开存储结果的csv文件时,是不是有乱码现象?乱码非常糟心的,就像我下面的这个例子一样: 将DataFrame对象保存到csv文件中 现在,我用Excel工具打开文件test.csv,内容如下: ...
读取为Dataframe形式,使用sep参数设置分割即可: import pandas as pd data=pd.read_csv('test.txt',sep="\t",encoding='gbk') data.head() 1. 2. 3. 4. 5. 如下: 想要把它保存为csv,那么如下: data.to_csv('罐头.csv',encoding='utf_8_sig') # 防止中文乱码 ...
确保DataFrame中的数据是正确的Unicode编码。可以使用Python的str类型来表示Unicode字符串,而不是bytes类型。在读取数据时,可以使用encoding参数指定正确的编码格式。 在将DataFrame保存为CSV文件之前,可以使用DataFrame对象的to_csv方法来设置适当的编码格式。可以使用encoding参数指定编码格式,常用的编码格式包括utf-8、utf-...
pandas to_csv保存中文乱码问题 使用encoding='utf-8'无效,使用encoding='utf_8_sig'可以解决。 data1=pd.DataFrame(matrix)data1.to_csv('data.csv',index=None,columns=None,encoding='utf_8_sig')
1.pandas.DataFrame.to_csv() 函数语法 pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf= None,sep= ",",na...