默认情况下,Pandas 使用 UTF-8 编码来处理字符串数据,但是有时候也需要使用其他编码格式,比如 iso-8859-1。 要使用 iso-8859-1 编码来处理 Pandas 数据,可以按照以下步骤进行操作: 读取数据:首先,使用 Pandas 的 read_csv() 函数或其他适当的读取函数来读取数据文件。在读取时,可以指定 encoding='iso-8859-1'...
在读取CSV文件时,明确指定文件的编码方式。例如,如果文件采用UTF-8编码,则应在读取时设置 encoding='utf-8'。 python import pandas as pd data = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') 尝试不同的编码方式: 如果已知编码方式未能解决问题,可以尝试其他常见的编码方式,如 ISO-8859-1、GBK 等。 py...
常用的编码方式有 utf-8,ISO-8859-1、GB18030等。 2、中文乱码原因: 一般的csv文件如果使用 data = pd.read_csv("data__361_46.csv", encoding='utf-8') UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb3 in position 0: invalid start byte 若此时改为: data = pd.read_csv('sample.cs...
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 pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 忽略解码错误:如果CSV文件中包含了无法解码的字符,可以通过设置errors参数...
read_csv需要一个encoding选项,以应对不同格式的文件.我主要使用read_csv('file', encoding = "ISO-8859-1"),或者encoding = "utf-8"用于阅读,一般utf-8用于to_csv. 你也可以使用其中一个alias选项'latin'而不是'ISO-8859-1'(参见python docs,也可以用于你可能遇到的其他许多编码). ...
使用如下代码可以完美解决此问题：all_data = pd.read_csv(file_name, encoding='ISO-8859-1', ...
在读取CSV文件时,明确指定文件的编码方式往往能解决问题。例如,若文件采用UTF-8编码,则应在读取时设置encoding='utf-8'。示例代码: import pandas as pd data = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') 尝试不同的编码方式若已知编码方式未能解决问题,可尝试其他常见的编码方式,如ISO-8859-1、GBK等。
pd.read_csv(data, header=[0,1,3]) # 多层索引 MultiIndex 注意:如果 skip_blank_lines=True,header 参数将忽略空行和注释行, 因此 header=0 表示第一行数据而非文件的第一行. 列名names 如果文件不包含列名,那么应该设置 header=None,列名列表中不允许有重复值。
read_csv方法 我们将学习的第一个方法是read_csv,它允许我们将逗号分隔值(CSV)文件和原始文本(TXT)文件读取到一个DataFrame中。 read_csv函数非常强大,您可以在导入时指定一组非常广泛的参数,这些参数允许我们通过指定正确的结构、编码和其他细节来准确配置数据的读取和解析。最常见的参数如下: ...
df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', encoding='ISO-8859-1') 3. 自定义分隔符 如果CSV文件使用的分隔符不是逗号,可以通过sep参数指定正确的分隔符。 代码语言:txt 复制 df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', sep='\t') # 例如,使用制表符作为分隔符 ...