df2 = pandas.read_csv(file_path)print(df2) 读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) 也可以是一个文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp...
pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号","姓名","地址","日期"], header=3)# header=3,表示第四行当做表头,第四行下面当成数据# 然后再把表头用names给替换掉,得到如下结果 所以names和header的使用场景主要如下: 1. csv文件有表头并且是第一行,那么names和header都无需指定; 2...
选中文件,右键——>打开方式——>记事本,右下角显示编码格式 2、如果编码格式不是“UTF-8”,如何修改? 记事本——>文件——>另存为,选择UTF-8格式 import pandas as pddf = pd.read_csv("XXX.csv")print(df) 最后,重新导入csv文件,就可以读取数据啦~...
读取Pandas文件 df= pd.read_csv(file_path, encoding='GB2312')print(df.info()) AI代码助手复制代码 注意:Pandas的读取格式默认是UTF-8,在中文CSV中会报错: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd1 in position 2: invalid continuation byte 修改编码为 GB2312 ,即可,或者忽略encode转...
下面我们来看一下read_csv()函数的参数encoding,该参数用来指定读取 CSV 文件时所使用的字符编码格式。我们在读取示例 CSV 文件时并未指定参数encoding,这是因为read_csv()函数通常会使用'utf-8'编码格式读取 CSV 文件,如果文件采用了其他的编码格式,才需要通过参数encoding来指定。read_csv()函数支持的字符编码较多...
在使用Pandas的read_csv()函数读取CSV文件时，可以使用encoding参数来指定编码格式。示例 import pandas as pd 读取CSV文件，并指定编码格式为UTF-8 data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')打印数据 print(data)示例中的encoding='utf-8'参数告诉Pandas使用UTF-8编码来读取CSV文件。
导读:pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件,由于CSV文件使用非常频繁,功能强大,参数众多,因此在这里专门做详细介绍。 01 语法 基本语法如下,pd为导入Pandas模块的别名: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...
您可以使用encoding参数来指定正确的编码格式。例如: pdf = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') 使用pandas的read_table函数:如果使用read_csv函数仍然出现错误,可以尝试使用pandas的read_table函数来读取TSV文件。例如: pdf = pd.read_table('file.tsv') 确保文件路径正确:确保您提供的文件路径是正确...
工作原因需要批量读取大量的csv文件,但由于编码格式不同read_csv总是报错,换了很多编码格式gbk、iso-8859-1、utf-8、UTF-8-SIG、GB18030...