为了解决这个问题,你可以在调用pd.read_csv()时指定正确的编码方式。这里是一个基本的例子,展示如何指定编码为 GBK 来读取 CSV 文件: import pandas as pd # 假设你的CSV文件名为example.csv,并且编码为GBK df = pd.read_csv('example.csv', encoding='gbk') print(df) 如果你不确定文件的编码方式,可以尝...
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 ...
方法一: df = pd.read_csv('1.csv', engine='python') 方法二: df = pd.read_csv('1.csv', encoding='utf-8') #或者encoding='gb... 查看原文 python CSV文件操作 ))Df1=df.head(10)Df1.to_csv(‘top10.csv’) (1)跳过文件中的几行数据之后再读取df=pd.read_csv(CSV_FILE_PATH, skiprow...
pandas中pd.read_csv（）方法中的encoding参数 pandas中pd.read_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"...
read_csv()接受以下常见参数: 参数 中文名 参数类型 默认参数 参数功能 说明 filepath_or_buffer various :文件路径、URL、或者 是read()函数返回的对象 sep 指定分隔符 str 默认是',' delimiter 定界符 str 默认是None 指定该参数,sep失效 delim_whitespace boolean 默认是False 指定空格或者'\t'是否作为...
当我们读取含有中文字符的CSV文件时,通常会尝试以下两种编码: 3.1 使用UTF-8编码 如果CSV文件是用UTF-8编码保存的,您可以这样读取: data=pd.read_csv('your_file.csv',encoding='utf-8') 1. 3.2 使用GBK编码 如果文件是用GBK编码保存的,可以使用以下代码: ...
Superset导出CSV文件中文或日文乱码 原因是EXCEL表仅支持带BOM(ByteOrderMark)的表格式,否则出现乱码。 AsUTF-8is an8-bitencodingnoBOMis required and...;ByteOrderMark”)。但是UTF-8withBOM即utf-8-sig需要提供BOM,找到viz.py里面导出数据函数to_csv方法修改如下。encoding编码改为“ ...
importpandasaspd# 读取CSV文件,指定编码为UTF-8df=pd.read_csv('data.csv',encoding='utf-8')# 打印DataFrame的前几行print(df.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上面的代码中,我们使用read_csv函数读取名为"data.csv"的CSV文件,并将编码方式设置为UTF-8。然后,我们使用head函数打印DataFrame的前...
pd.read_csv()常⽤参数 pd.read_csv() pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mang le_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=...
# 定义要使用的字体,防止出现中文乱码 font=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\Deng.ttf") # 添加索引index_col=0 设置第一列为索引 df=pd.read_csv(u'xxxx.csv',encoding='utf-8',index_col=0) # print(df)