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:...
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open函数打开文件并指定...
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UTF...
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~
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 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, ...
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe1 in position xy: invalid continuation byte 位置“xy”是导致错误消息的字符出现的位置 当我使用 ansi 格式加载我的 csv 文件时,它可以工作,但显示的变音符号不正确。 示例代码: df_a = pd.read_csv('afile.csv',sep=';',encoding='ANSI') ...
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...
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:...
(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/static/data.csv')print(df3)# 读取文件对象withopen('data.csv',encoding='utf8')asfp:df4=pandas.read_csv(fp...
1. txt文件使用read_table() 2.csv文件使用read_csv() 3.csv文件的编码为gb2312或utf-8时,指定编码格式pd.read_csv(name, encoding='gb2312')可解决乱码问题。 4.如果编码格式为utf-8,则另存为txt文件,pd.read_table(name)不用指定编码格式,也可以解决乱码问题。