iconv -f 原编码 -t utf-8 原文件.csv -o 新文件.csv 其中-f后面跟的是原文件的编码格式,-t后面跟的是目标编码(这里是utf-8),原文件.csv是您的原始文件名,新文件.csv是您希望保存的新文件名。 检查pandas读取CSV的代码: 请确保您在使用pandas的read_csv函数时正确设置了编码参数。如果文件是UTF-8编码...
data = f.read() df = pd.read_csv(io.StringIO(data)) 检查CSV文件的编码设置有时,CSV文件本身可能包含有关其使用的编码的信息。在这种情况下,你可以使用文本编辑器或电子表格程序(如Excel)打开文件,检查并确认文件的编码设置。确保你使用与实际编码匹配的编码参数来读取文件。请注意,在处理不同语言的CSV文件...
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('data.csv') 分隔符: 默认情况下,read_csv()函数使用逗号作为字段的分隔符。如果你使用其他字符作为分隔符,可以在参数中指定。例如,使用制表符作为分隔符: data = pd.read_csv('data.csv', sep=' ') 编码: 如果你需要指定文件的编码格式,可以使用encoding参数。例如,对于UTF-8编码的文件: data ...
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, delimiter(同sep,分隔符) 示例如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 ...
read_csv(u'./数据.csv') # Right data = pd.read_csv(u'./data.csv') 2. 文件解码格式存在错误时,查看源文件编码或更换几个常用编码格式读取试试。 for i in ('gbk','utf-8','gb18030','ansi'): try: data = pd.read_csv('./data.csv',encoding = i) print(i + 'decode success') ...
类文件对象是指具有 read() 方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置 open 函数)或StringIO。 示例如下: # 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...
encoding文件的编码格式(如utf-8,latin1等)None 读取nba.csv 文件数据: 实例 importpandasaspd df=pd.read_csv('nba.csv') print(df.to_string()) to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,如果不使用该函数,则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行,中间部分以...代替。
1.前言 读取代码如下所示。我们今天给大家分享,Python当中用pandas读取csv或者excel文件错误,UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb9 in position 0: invalid start byte。importpandasaspddata = pd.read_csv("./2000.csv")2.原因分析 报错截图如下：报错提示在读取这一行出错，错误的原因呢...