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')
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...
同样的,当我们调用pd.read_csv()函数来讲csv文件读取成DataFrame对象的时候,也要传入一个与之对应的encoding参数,如下代码例子(这里的encoding编码格式设置为"utf-8"): 1importpandas as pd2importnumpy as np34head = ["表头1","表头2","表头3"]5l = [[1 , 2 , 3],[4,5,6] , [8 , 7 , 9]...
确认CSV文件的正确编码格式: 文件的编码格式可能因来源不同而有所差异,常见的编码格式有UTF-8、ISO-8859-1(也称为Latin1)、GBK等。如果你知道文件的正确编码,可以直接在读取时指定。 在读取CSV文件时,指定正确的编码格式: 使用pandas的read_csv函数时,可以通过encoding参数指定文件的编码格式。例如,如果你知道文件...
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...
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')
在pandas中导出csv文件时出现乱码的问题通常是因为编码格式不正确导致的。为了解决这个问题,可以在导出csv文件时指定正确的编码格式。以下是一种常见的解决方法: df.to_csv('output.csv', encoding='utf-8') 复制代码 在上面的代码中,df 是要导出的 DataFrame 对象,'output.csv' 是要保存的文件路径,encoding='...
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-...
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') 在这里插入图片描述
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...