1、pandas读取csv数据csv是gb2312编码,之前pandas一直没有代码提示,不知道怎么制定read_csv的编码方式,于是用open函数指定gb2312编码打开后,再把结果送入padnas,这样能解决不能解析的编码问题。 with open("金匮名医验案精选(900多则).csv","r", encoding="gb2312") as f: df = pd.read_csv(f) 后来发现...
read_csv拥有诸多的参数,encoding是最常用的参数之一,它用来读取csv格式的编码。这里使用了gb2312,该编码常见于windows,如果报错,可以尝试utf-8。 sep参数是分割符,有些csv文件用逗号分割列,有些是分号,有些是\t,这些都需要具体设置。header参数为是否使用表头作为列名。 names参数可以为列设置额外的名字,比如csv中...
猜测read_csv()不能读取xlsx文件,于是把xlsx文件另存为csv格式,然而依然乱码,不过数据行数是对的。 尝试一(可行): 调用read_csv()时,指定编码格式 文件编码格式是GB2312 尝试二(有问题): 把文件类型修改为utf-8后,使用pd.read_csv('./table4-3.csv') ,仍然乱码;指定编码utf-8调用read_csv则报错;指定编...
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':str})# force_ascii,是否...
明明csv保存的格式是gb2312,但用gb2312编码格式去读反而报错。 经过反复试验终于搞定,下面附上代码: def read_csv_diy(paths): f = open(paths,"rb") encode = cr.detect(f.read())["encoding"] #得到文件的编码方式 if encode == 'utf-8': #按文件编码方式读取文件 ...
pd.read_csv('a.csv',encoding='gb2312') 第二个报错: pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 225, saw 6 因为csv文件默认分隔符是逗号分隔符,此时若文件中储存的信息也含有逗号时,解析器会把储存信息里的逗号也当成分隔符,就会导致列数不一致,read_csv打开...
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]], ...
pandasread_csv出现中文乱码 pandasread_csv出现中⽂乱码 数据⽂件如下：代码及错误：解决过程：猜测read_csv()不能读取xlsx⽂件，于是把xlsx⽂件另存为csv格式，然⽽依然乱码，不过数据⾏数是对的。尝试⼀（可⾏）：调⽤read_csv()时，指定编码格式 ⽂件编码格式是GB2312 尝试⼆（有问题）：...
mydata = pd.read_csv(u"例子.csv", encoding="gb18030")值得注意的是，gbk、gb2312和gb18030都是GB2312的扩展，它们在处理不同类型的中文字符时具有不同的兼容性。选择合适的编码可以避免读取错误或乱码。总而言之，在Python2和Python3中处理含有中文的CSV文件时，需要特别注意文件的编码和指定方法...
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' 从返回的错误信息可知应该是数据类型错误,读回来的是‘str' ...