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。
使用pandas的read_csv函数读取csv文件: 使用read_csv函数来读取CSV文件。 python df = pd.read_csv('your_file.csv') 在read_csv函数中指定编码参数: 如果文件读取时出现中文乱码,可以尝试在read_csv函数中指定不同的编码方式。常见的中文编码包括'utf-8', 'gbk', 'gb2312', 'gb18030'等。 python # 尝...
defto_json(self):""" 转变成 json 对象:return:"""ifself.file_path.endswith(".csv"):# citycode,列名称 data=pd.read_csv(self.file_path,encoding='gb2312',converters={'citycode':str})else:# citycode,列名称 data=pd.read_excel(self.file_path,encoding='gb2312',converters={'citycode':...
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...
举个例子，假设在Windows系统用Excel编辑了一个包含中文的csv文件，保存时Excel默认用gbk编码（部分版本可能用gb2312）。这时候直接用pandas读取：import pandas as pd df = pd.read_csv(’data.csv’)大概率会弹出UnicodeDecodeError:’utf-8’ codec can’t decode byte 0xb0 in position 0: invalid startbyte的...
在pandas用read_csv时,遇到编码错误的, 可带 encoding: str, default None Encoding to use for UTF when reading/writing (ex. ‘utf-8’) 官网的标准编码类型解释,其中GBK GB2312 GB18030 UTF-8是经常遇到的问题, https://docs.python.org/3/library/codecs.html#standard-encodings...
解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题 如下: 在使用read_csv() API读取CSV文件时求取某一列数据比较大小时, df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb2312',names=['a','b','c']) df.b>20 报错 TypeError:'>'not supported between instances of 'str' and 'int'...
在Python3中，虽然仍然需要指定文件的编码，但无需使用u前缀。以下是几种等价的读取方法：-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd mydata = pd.read_csv(u"例子.csv", encoding="gbk")mydata = pd.read_csv(u"例子.csv", encoding="gb2312")mydata = pd.read_csv(u"例子.csv",...
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.read_csv(filepath_or_buffer: Unio...
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...