Pandas读取CSV文件时,可以通过encoding参数来指定文件的编码格式。常用的编码格式包括utf-8、gbk等。 Pandas的read_csv函数提供了encoding参数,用于处理CSV文件的编码问题。以下是一些关键点: 常用编码格式: utf-8:一种广泛使用的编码格式,支持多种语言字符。 gbk:一种常用于简体中文Windows系统的编码格式。 使用示例:...
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U...
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...
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('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 ...
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...
(df1)# 文件路径对象Pathfile_path=Path(__file__).parent.joinpath('data.csv')df2=pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3=pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv')print(df3)# 读取文件对象withopen('data.csv',encoding='utf8')asfp:df4=pandas.read_csv(fp...
1. txt文件使用read_table() 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。
df2 = pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv')print(df3)# 读取文件对象withopen('data.csv', encoding='utf8')asfp: df4 = pandas.read_csv(fp)print(df4) ...