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 =...
这里生成的encoded_file.csv文件会采用 GBK 编码。 6. 写入文件时不包含表头 若不需要将DataFrame的列名(表头)写入文件,可以设置header参数为False。 file_path ='no_header.csv'df.to_csv(file_path, header=False, index=False) 这样生成的no_header.csv文件中就不会包含表头信息。
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...
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...
在将DataFrame导出为CSV文件时,确保使用正确的编码格式。在pandas中,可以使用to_csv()函数的encoding参数指定编码格式,例如utf-8或gbk。例如: df.to_csv('output.csv', encoding='utf-8') 指定正确的分隔符:Excel默认使用逗号作为分隔符,因此在将CSV文件导入Excel时,请确保使用的分隔符与Excel默认设置一致。如果...
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。
1、文本文件的存储和读取类似,结构化数据可以通过pandas中的to_csv函数实现以csv文件格式存储文件。 2、格式:DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=’,’, na_rep=”, columns=None, header=True,index=True,index_label=None,mode=’w’,encoding=None) ...
示例2:写入CSV文件 importpandasaspd# 创建DataFramedata=pd.DataFrame({'Name':['张三','李四'],'Age':[25,30]})# 写入CSV文件data.to_csv('output.csv',index=False,encoding='utf-8') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 示例3:使用GBK编码读取文件 ...
由于原CSV文件存在中文,所以读入时encoding='GBK',usecols指明实际读入哪几列,下标从0开始,names为这些列指定index,如果指定了names用作索引,就需要写header=0,表明以第0行为索引行,否则会导致将原来的索引行读入进来当做数据行。 1.2、read_excel 用法