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）：...
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...
df = pd.read_csv("example.csv",encoding="gb2312") 这样基本能保证pandas读取中文后不乱吗，最近遇到还有例外的情况，用encoding = ‘gb18030’ 就能解决。然后看看你的python是保存为什么编码的， 推荐用notepad++打开，然后转化为utf-8 无BOM格式的。 这样无论在liunx还是window都能保证无乱...
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。
1.1 read_html()函数快速获取网页表格 这里首先讲解pandas库中一个非常好用的函数:read_html()函数,通过这个函数可以很快的爬取到网页的表格数据,通过搜索引擎搜索“新浪财经数据中心” ,然后选择“投资参考”中的“大宗交易”(大宗交易可以简单理解为大额交易),这里的在线表格就是我们演示爬取的表格,其网址为:http...
1#分析NBA各球队冠军次数及球员FMVP次数2res = pd.read_html('https://baike.baidu.com/item/NBA%E6%80%BB%E5%86%A0%E5%86%9B/2173192?fr=aladdin')### 返回的是一个列表 列表中是当前页面的所有表格数据3type(res)4res56#获取有效数据7champion =res[0]8champion910#处理列字段名称11drop方法使用1213...
(二) 乱码问题 中文乱码就是用utf-8来解决就好,。 三、调整后的解决方法 是合并读入dateframe的函数,里面有很多方案可以调试,但是我并没有很熟悉,就是提供一个基本的方法。 Reference: [1]https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html ...
导出的文件在本地电脑打开以后中文会乱码,所以一般使用utf-8-sig或者gbk编码 goods_df=pd.read_excel(r'C:\Users\viruser.v-desktop\Desktop\商品信息表.xlsx')goods_df.to_csv(excel_writer='test.xlsx',sheet_name='测试文件',index=False,columns=['分类','名称'],encoding='utf-8')
在Python数据分析中，pandas库是不可或缺的工具。要使用pandas读取csv文件，首先引入pandas模块，然后调用其read_csv函数。这个函数需要传入文件的路径，通常为相对路径，它相对于程序运行时的当前工作目录。获取当前工作目录的方法是使用os模块的getcwd()函数。当你尝试读取csv文件时，可能会遇到乱码问题。这...
近期遇到了python处理地理数据出现中文属性乱码的问题,本人是想要把shp文件转成geojson文件,看网上有很多人说输出的时候设置编码参数为utf-8或者gb18030就可以了,但是我试了试不行,还是乱码。最后发现除了输出的时候指定utf-8,读取的时候还要指定gbk编码才可以,代码如下: ...