Pandas读取CSV文件时,可以通过encoding参数来指定文件的编码格式。常用的编码格式包括utf-8、gbk等。 Pandas的read_csv函数提供了encoding参数,用于处理CSV文件的编码问题。以下是一些关键点: 常用编码格式: utf-8:一种广泛使用的编码格式,支持多种语言字符。 gbk:一种常用于简体中文Windows系统的编码格式。 使用示例:...
import pandas as pd df = pd.read_csv('filename.csv', encoding=None) 指定其他可能的编码如果自动检测编码不起作用,你可以尝试手动指定其他可能的编码。常见的编码包括utf-8、gbk、gb2等。例如: import pandas as pd df = pd.read_csv('filename.csv', encoding='gbk') # 尝试GBK编码 使用Python内置的...
CSV文件是一种文本文件,其中的数据通常使用不同的字符编码进行存储,如UTF-8、GBK等。正确的编码读取可以确保数据被正确解析和处理。 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U...
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: 1importpandas as pd2importnumpy as np34head = ["表头1","表头2","表头3"]5l = [[1 ...
桌面上有个Excel文件,转换为csv文件后,导入jupyter notebook,read_csv报错: ‘utf-8’/‘gbk’ codec can’t decode byte 0xb1 in position 0: invalid start byte 原因 Excel文件转换为csv文件后,编码格式为 ANSI ,jupyter notebook/python无法读取。
read_csv中设置dtype参数 time_start = time.time() data = pd.read_csv("../data/input/test_data.csv", encoding="gbk",engine="c", dtype = {"测试3": np.int8, "测试5": np.float16, "测试6": np.int8, "测试7": np.float16, "测试8": np.float16}) ...
在使用Pandas的read_csv函数时,如果出现解码错误,可能是因为CSV文件中包含了非标准字符或者编码格式不匹配导致的。解决这个问题的方法有以下几种: 指定正确的编码格式:可以通过在read_csv函数中使用encoding参数来指定正确的编码格式。常见的编码格式包括UTF-8、GBK、ISO-8859-1等。例如: 代码语言:txt 复制 import...
解决Excel打开csv文件乱码的问题 当我们用Excel打开csv文件时,有时出现乱码的问题,如下: 出现乱码的原因: 在简体中文环境下,EXCEL打开的CSV文件默认是ANSI编码,如果CSV文件的编码方式为utf-8、Unicode等编码可能就会出现文件乱码的情况。 那么如何解决呢? 第一步:将CVS文件用记事本打开 第二步:单击“文件”,选择...
在用python做数据分析的时候需要用到pandas库,今天咱们学习如何在python中使用pandas读取csv文件(读取excel文件方法相同。) 首先、导入pandas库 import pandas as pd 第二、读取csv文件语句 df=pd.read_csv('D:\dxpm.csv',encoding="gbk") 运行结果 print(df) 第三、运行结果如下: 第四、读取前三行数据,语句...
这个错误是由于在读取CSV文件时,编码格式不正确导致的。你可以尝试使用encoding参数指定正确的编码格式,例如gbk或utf-8。 解决方法: 首先,尝试使用gbk编码格式读取CSV文件。 如果仍然出现错误,尝试使用utf-8编码格式读取CSV文件。 代码示例: try: df_longhubang_all = pd.read_csv("./ES_HQ/龙虎榜.csv", encodi...