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U...
2、如果编码格式不是“UTF-8”,如何修改? 记事本——>文件——>另存为,选择UTF-8格式 import pandas as pddf = pd.read_csv("XXX.csv")print(df) 最后,重新导入csv文件,就可以读取数据啦~
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:...
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 ...
读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer: str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) ...
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...
这个错误是由于在读取CSV文件时,编码格式不正确导致的。你可以尝试使用encoding参数指定正确的编码格式,例如gbk或utf-8。 解决方法: 首先,尝试使用gbk编码格式读取CSV文件。 如果仍然出现错误,尝试使用utf-8编码格式读取CSV文件。 代码示例: try: df_longhubang_all = pd.read_csv("./ES_HQ/龙虎榜.csv", encodi...
在使用pandas读取CSV文件时，可以通过encoding参数指定编码格式。例如，如果要读取名为data.csv的CSV文件，并指定编码格式为utf-8，可以使用以下代码：import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')这将使用utf-8编码格式读取data.csv文件，并将其存储为pandas数据帧（DataFrame...
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 ...