原因:pd.read_csv默认采用 'utf-8' 解码。读取编码格式不是采用的 'utf-8' 编码的文件会报错 解决办法:在读取时尝试不同的 encoding 编码,常用的有:ascii , gb18030, gbk, gb2312 df=pd.read_csv(file_path,encoding='gb18030')
pd.read_csv( filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=...
确保你正确调用了 pd.read_csv 函数,并且参数设置合理。例如,基本的调用方式如下:python import pandas as pd df = pd.read_csv('your_file.csv') 如果你使用了额外的参数,如 encoding、sep 等,确保它们的值是正确的。例如,如果CSV文件使用了非UTF-8编码,你可能需要指定正确的编码: ...
read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=N...
1. FilePathOrBuffer 可以是文件路径,可以是网页上的文件,也可以是文件对象,实例如下: # 文件路径读取 file_path=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv" f_df = pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=0,encoding='gbk') ...
read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件) 注:不能为空 filepath_or_buffer: str, path object or file-like object 1 设置需要访问的文件的有效路径。 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。
亲您好，您可以到https://www.jianshu.com/p/18edb62e1509链接。希望亲能够理解，感谢您的支持。
1 文件 1.1 读取文件 import pandas as pd import os file_path = os.path.join("test.csv") data = pd.read_csv...df.loc['e'] ''' a 3 b 4 c 5 Name: e, dtype: int32 === ''' #2.定位单列...df.iloc[1] ''' a 3 b 4 c 5 Name: e, dtype: int32 === ''' #...
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...
一、使用Pandas读取数据1、使用read_csv和read_table读取1)pd.read_csv(filepath_or_buffer,sep=’,’ ,header=’infer’)''' sep: 制定哪个符号作为分割符(默认是 “ ,”) '''一)直接读取数据pd.read_csv('./data/type_comma') a b c d message 0 ...