df.to_csv('output.csv', encoding='gbk', index=False) 在这个例子中,我们使用 ‘gbk’ 编码将数据写入 CSV 文件,避免了乱码问题。问题2:丢失行丢失行问题通常是由于数据类型不匹配引起的。在将数据写入 CSV 文件时,pandas 会自动将数据转换为字符串类型。如果数据中含有特殊类型(如日期、时间戳等),这些类型...
使用Pandas的read_excel()函数打开Excel文件,并指定编码为utf8: 代码语言:txt 复制 df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', encoding='utf8') 其中,文件路径.xlsx需要替换为实际的Excel文件路径。 通过以上代码,Pandas会将Excel文件中的数据读取为一个DataFrame对象,可以对该对象进行进一步的数据处理和分析。
在Pandas中编码(UTF-8)可以通过以下步骤实现(假设Excel文件名为"input.xlsx"): 1. 导入所需的库和模块: ```python import pandas as pd `...
我使用以下命令读取文件: data = gpd.read_file('data.csv', encoding='utf8') CSV文件: Notebook: 如您所见,column name仍然没有被解码。我尝试了以下命令,但没有成功,因为它将列视为str,并且无法对其调用decode()函数。 data['name'] = data['name'].apply(lambda x:x.decode('utf8', 'strict'...
然后参考了一本相关的书,提示到,我们处理txt文件的时候,只在txt里面更改编码方式加上设置encoding=utf-8 是没有效果的,要把文件另存为,UTF-8编码格式的,然后替换原文件,如下: 然后再次运行,就得出了正常的结果;也算是一个处理中文编码问题的经验吧。
csv(file_name, encoding='ISO-8859-1', nrows=10)你的错误提示为：UnicodeDecodeError: 'utf-8' ...
如果是因为文中有汉字,出现编码问题。这种情况应该加上encodings ='utf-8' 路径里面有中文。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...
import pandas as pd with open('1.xlsx', 'r', encoding='utf8') as f: data = pd.read_excel(f) 结果: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa8 in position 14: invalid start byte 没有encoding ='utf8' 'charmap' codec can't decode byte 0x9d in position 622: ...
read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 指定列名: 如果CSV文件的第一行包含列名,则它们将被自动识别并用作DataFrame的列标签。如果你需要指定自己的列名,可以使用header参数。例如,如果列名在第二行: data = pd.read_csv('data.csv', header=1) 数据转换: 你可以使用converters参数来指定如何转换特定列的...
(补充:令 encoding="utf-8-sig" 也可行) 设置参数 encoding 为 gbk 或者 设置参数 encoding 为 utf-8-sig 使用方法2后,用Excel打开test.csv文件无乱码,如下: 方法2打开结果 关于pandas保存csv文件乱码问题到这就结束啦,如果你有什么问题或是补充,欢迎在评论区留言,大家一起学习,共勉!