这种情况应该确保路径都为英文字母 如果不是,根据github的这个讨论:https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/43540,可以加上参数encoding_errors。 data= pd.read_table(os.path.join(project_path,'src/data/corpus.txt'), sep='\n', encoding_errors='ignore')```...
date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, diale...
(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None,compression='infer',quoting=None,quotechar='"',line_terminator=None,chunksize=None,date_format=None,doublequote=True,escapechar=None,decimal='.',errors='...
复制 In [84]: df = pd.read_csv("tmp.csv", comment="#") In [85]: df Out[85]: ID level category 0 Patient1 123000 x 1 Patient2 23000 y 2 Patient3 1234018 z ```### 处理 Unicode 数据 应该使用`encoding`参数来处理编码的 Unicode 数据,这将导致字节字符串在结果中被解码为 Unicode: ...
Series.str.decode(encoding[, errors]) Series.str.encode(encoding[, errors]) Series.str.endswith(pat[, na]) Series.str.extract(pat[, flags, expand]) Series.str.extractall(pat[, flags]) Series.str.find(sub[, start, end]) Series.str.findall(pat[, flags]) ...
after = before.encode("utf-8", errors="replace") print(detect(after)) 输出: {'encoding': 'utf-8', 'language': '', 'confidence': 1.0} (2)from_path函数是charset_normalizer库中的一个函数,它用于检测文件的编码。它接受一个文件路径作为参数,并返回一个NormalizedMatches对象,可以使用该对象的best...
thousands=None**,** decimal=’.', lineterminator=None**,** quotechar=’"', quoting=0**,** doublequote=True**,** escapechar=None**,** comment=None**,** encoding=None**,** encoding_errors='strict’, dialect=None**,** error_bad_lines=None**,** warn_bad_lines=None**,** on_...
decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options, dtype_backend) 1013 kwds_defaults = _refine_defaults_read( 1014 dialect, 1015 delimiter, (....
encoding_errors='strict', dialect=None, error_bad_lines=None, warn_bad_lines=None, on_bad_lines=None, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, storage_options=None) 可以看到pandas.read_table函数中的绝大部分的参数和pandas.read_csv是比较类似的,下面内容...
调整其他相关参数:根据具体的数据文件格式,还可能需要调整header(指定头部行数)、skiprows(跳过文件开头的指定行数)、encoding(指定文件编码)等参数。 5. 测试并确认问题是否已解决 在调整了pd.read_csv()函数的参数后,重新运行代码,查看是否还会出现解析错误。如果问题仍未解决,可能需要进一步检查数据文件或尝试其他解决...