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...
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 ...
当数据量特别大时,我们可以使用read_csv中的chunksize参数先读取部分数据,显示数据字段名,然后使用usecols参数进行有选择的加载数据。 data = pd.read_csv("../data/input/test-data.csv",encoding="gbk", engine="c", chunksize=30) for part_data in data: print(part_data.columns) break 输出结果为: In...
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...
,可以通过指定encoding参数来实现。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: ...
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。
pandas中pd.read_csv（）方法中的encoding参数 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"...
pandas.read_csv()遇到读进来乱码问题 1.设置encoding='gbk'或者encoding='utf-8'。pandas.read_csv('data.csv',encoding='gbk')2.如果设置encoding直接报错的话 解决⽅法是：⽤记事本打开csv⽂件，另存为设置编码为utf-8，然后重新读取⽂件设置encoding='utf-8'就好了。以上这篇快速解决pandas.read_...
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,语句如下: print(df.head(3)) #查看前三行数据,如果查看前10行数据,把head(3)改成head(10) 运行结果如下: 第五、读取最后三行数据,语句如下 print(df.tail(3)) #查看前三行数据...
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]], ...