在pandas中,可以使用read_csv()函数来读取CSV文件,并通过encoding参数指定正确的编码。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取CSV文件,指定编码为UTF-8 df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') 在上述代码中,'file.csv'是要读取的CSV文件的路径,encoding='utf-8...
# 读取字符串路径importpandasfrompathlibimportPath# 1.相对路径,或文件绝对路径df1=pandas.read_csv('data.csv')print(df1)# 文件路径对象Pathfile_path=Path(__file__).parent.joinpath('data.csv')df2=pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3=pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/...
df2 = pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv')print(df3)# 读取文件对象withopen('data.csv', encoding='utf8')asfp: df4 = pandas.read_csv(fp)print(df4) sep: 字段分隔符,默认为, sep 字段分隔符,默认为, delim...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer,sep=NoDefault.no_default,delimiter=None,header='infer',names=NoDefault.no_default,index_col=None,usecols=None,squeeze=None,prefix=NoDefault.no_default,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skipinitialspac...
df2 = pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv')print(df3)# 读取文件对象withopen('data.csv', encoding='utf8')asfp: df4 = pandas.read_csv(fp)print(df4) ...
df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) # 读取文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) print(df4) sep: 字段分隔符,默认为, sep 字段分隔符,默认为, ...
pandas中pd.read_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",例子如下:...
read_csv 参数详解 pandas的 read_csv 函数用于读取CSV文件。以下是一些常用参数: filepath_or_buffer: 要读取的文件路径或对象。 sep: 字段分隔符,默认为,。 delimiter: 字段分隔符,sep的别名。 header: 用作列名的行号,默认为0(第一行),如果没有列名则设为None。
df2 = pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv')print(df3)# 读取文件对象withopen('data.csv', encoding='utf8')asfp: df4 = pandas.read_csv(fp)print(df4) ...
pandas.read_csv()语法: 1、使用pandas读取csv文件的全部数据: pd.read_csv("filepath",[encoding='编码']) 2、使用pandas读取csv文件的指定列方法: pd.read_csv("filepath",usecols=[0,1,2,...],[encoding='编码']) 3、使用pandas读取csv文件的指定行方法: ...