当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8"。(这个方法在上一篇博客有介绍) 据我个人经验总结(如果有错误,还希望大神斧正),在含有中文编码的情况下,to_...
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...
当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8"。(这个方法在上一篇博客有介绍) 据我个人经验总结(如果有错误,还希望大神斧正),在含有中文编码的情况下,to_...
df.to_csv('output.csv', encoding='gbk', index=False) 在这个例子中,我们使用 ‘gbk’ 编码将数据写入 CSV 文件,避免了乱码问题。问题2:丢失行丢失行问题通常是由于数据类型不匹配引起的。在将数据写入 CSV 文件时,pandas 会自动将数据转换为字符串类型。如果数据中含有特殊类型(如日期、时间戳等),这些类型...
当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8"。(这个方法在上一篇博客有介绍) 据我个人经验总结(如果有错误,还希望大神斧正),在含有中文编码的情况下,to...
例如,当数据中含有中文字符或其他非ASCII字符时,如果仍使用默认的 UTF-8 编码写入 CSV 文件,可能会导致乱码。 尝试指定正确的编码格式: 在调用 to_csv 方法时,可以通过 encoding 参数显式指定编码格式。对于包含中文字符的数据,可以尝试使用 'gbk' 或'utf-8-sig' 编码。 python import pandas as pd data =...
pandas中 DataFrame对象 to_csv()方法中的 encoding参数 当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时 候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8"。(这个方法在上一篇博客有介绍) 据我个人经验总结...
在pandas中读取带有中文的csv文件时,读写中汉字为乱码,可加上encoding参数来避免,如: df.to_csv("sel.csv",index=False,encoding="gbk") 当然,写入时也可加上。 之前有试过utf_8, 结果还是乱码,utf_8_sig可以 df.to_csv(file_name2,encoding="utf_8") # 不行 ...
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。
当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8",例子如下: 1importpandas as pd2importnumpy as np34head = ["表头1","表头2","表头3"]5l = [[1 ...