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")
自动换行问题通常是由于 CSV 文件格式设置不当引起的。默认情况下,CSV 文件中的每个字段都由逗号分隔,并由换行符分隔每行。如果字段中包含换行符,这些换行符也会被视为字段的分隔符,导致出现自动换行的问题。解决这个问题的方法是在 CSV 文件的字段中添加引号,以便将包含换行符的字段作为一个整体处理。下面是一个示...
import pandas as pd 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...
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...
方法2:在to_csv()中设置参数encoding,如下,添加 encoding="gbk"。(补充:令 encoding="utf-8-sig" 也可行) 设置参数 encoding 为 gbk 或者 设置参数 encoding 为 utf-8-sig 使用方法2后,用Excel打开test.csv文件无乱码,如下: 方法2打开结果 关于pandas保存csv文件乱码问题到这就结束啦,如果你有什么问题或是...
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')
1. 用记事本打开csv文件，如test.csv。在文件选项中选择另存为，将编码设置从UTF-8改为ANSI，然后保存并关闭。再次用Excel打开，你会发现中文已正确显示，如图所示。然而，这种方法对于批量文件操作并不实用。为寻求更高效的一劳永逸解决方案，我们可以转向方法2。在to_csv()函数中添加encoding参数，例如...
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')
tta.to_csv("d:/tt/xx"+str(ab)+".csv",index=False,encoding="utf_8_sig")
我们看下pandas官网对参数encoding 的解释,默认为utf-8,就是说 在我们不给指定时,就已经默认选择了utf-8编码格式。 这里我使用的是代码格式为utf_8_sig 代码语言:javascript 代码运行次数:0 df.to_csv("data.csv",encoding="utf_8_sig") 比较utf-8与utf_8_sig的差异 ...