df.to_csv(file_name2,encoding="utf_8") (2)使用 df.to_csv(file_name2, encoding='utf_8_sig') 后中文乱码问题解决了 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.to_csv(file_name3,encoding="utf_8_sig")
这里使用了utf-8-sig编码,它可以处理带有BOM(Byte Order Mark)的UTF-8文件,这在某些情况下可以避免中文乱码问题。 尝试指定encoding参数为utf-8-sig或gbk进行导出: 如果默认编码(如utf-8)导致中文乱码,可以尝试使用utf-8-sig或gbk编码。gbk编码常用于处理中文字符,特别是在Windows系统中。 python df.to_csv('ou...
Pandas中数据框(DataFrame)如果有中文,to_csv保存csv文件会导致乱码。 可通过以下设置编码解决: df.to_csv(r'data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
tta.to_csv("d:/tt/xx"+str(ab)+".csv",index=False,encoding="utf_8_sig")
例如设置为"gbk"（或者"utf-8-sig"也有效）：python df.to_csv('test.csv', encoding='gbk')这样，即使在Excel打开test.csv时，中文也会保持清晰，如图所示。以上就是关于pandas保存csv文件乱码问题的处理方法，如果在实践中遇到其他问题或有其他见解，欢迎在讨论区分享，让我们共同学习和进步。
df.to_csv("data.csv",encoding="utf_8_sig") 比较utf-8与utf_8_sig的差异 utf-8 utf-8 是以字节为编码单元,它的字节顺序在所有系统中都是一样的,没有字节序问题,因此它不需要BOM,所以当用utf-8编码方式读取带有BOM的文件时,它会把BOM当做是文件内容来处理 ...
或者第二句read_csv仍未解决所有列的数据挤到A列的问题。 原因分析:UTF-8和UTF-8 BOM字符编码选错了,导致解析不正常。 解决办法: 将这两句中的encoding参数修改为encoding='utf-8-sig'即可正常。 四、总结: 1、pandas加载csv文件时,字段值首尾多余的双引号建议去掉; 2、UTF-8 BOM等字符编码的问题要根据实际...
df33.to_csv('20240930csv2.csv',encoding='utf-8-sig') 为防止导入时出错,或导出后excel打开csv文件时出现乱码,编码定义为utf-8-sig,如使用utf-8等均无效。 进行不同的操作,可生成不同的变量,如df、df33,这种变量在编辑器中可直接查看。 双击查看 ...
pandas to_csv保存中文乱码问题,使用encoding='utf-8’无效,使用encoding='utf_8_sig’可以解决。data1=pd.DataFrame(matrix)data1.to_csv('data.csv',index=None,columns=None,encoding='utf_8_sig')
pandas to_csv保存中文乱码问题 使用encoding='utf-8’无效,使用encoding='utf_8_sig’可以解决。 data1 = pd.DataFrame(matrix) data1.to_csv('data.csv', index=None, columns=None, encoding='utf_8_sig')