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...
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。 解决方法 将csv文件编码格式改为UTF-8格式。 首先,查看csv...
read_csv() 默认使用 UTF-8 编码，但有些文件可能是 GBK 或其他格式，可以用 encoding="gbk" 试试，像是调整电视频道，选对信号才能看清内容。分隔符：CSV 不一定都是用逗号分隔的，有些文件用 ;、| 或 \t（制表符），如果读取时列错乱，就要用 sep=";" 这样的参数指定正确分隔符，否则数据就会像被搅拌...
使用Pandas的read_csv函数,并指定正确的编码参数: 在调用read_csv函数时,通过encoding参数指定文件的编码格式。例如,如果文件采用UTF-8编码,可以这样写: python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 如果文件采用其他编码(如GBK、ISO-8859-1等),相应地更改encoding参数的...
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') ...
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...
df = pd.read_csv('https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/83932807',encoding = 'gbk') 1GBK编码(参考详解):全称是“汉字内码扩展规范”(GBK即“国标”、“扩展”汉语拼音的第一个字母,GBK 向下与 GB 2312 编码兼容,向上支持 ISO 10646.1国际标准,是前者向后者过渡过程中的一个承上启...
read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件) 注:不能为空 filepath_or_buffer: str, path object or file-like object 1 设置需要访问的文件的有效路径。 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。
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 ...