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')
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')
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') 1. 2.
df.to_csv('20240930csv1.csv',encoding='utf-8-sig',index=None) #分类汇总没有索引列 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...
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 ...
第一种方法:df.to_csv("文件名.csv",encoding="utf_8_sig")第二种方法:df.to_csv("文件名.csv",encoding="utf-...
原来的操作是直接to_csv: train.to_csv('train_test.csv') 1. 后来换了参数,使用: train.to_csv('train_test.csv',encoding='utf-8') 1. 但还是不行,最后查阅资料使用了这个方法,最终成功,原因不明,明白了以后补充,多谢 train.to_csv('train_test.csv',encoding='utf_8_sig') ...
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...
(1)使用 df.to_csv(file_name2, encoding='utf-8') 后还是编码有问题 代码语言:javascript 复制 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 ...
pandas.DataFrame().to_csv(file,encoding='utf-8') 这里生成的csv文件用编辑器打开是正常的,用excel打开汉字会乱码。最终修改了encoding编码格式,如下: pandas.DataFrame().to_csv(file,encoding='utf-8_sig') 这样输出的文件用编辑器或excel打开,均可正常查看。