1.前言 读取代码如下所示。我们今天给大家分享,Python当中用pandas读取csv或者excel文件错误,UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb9 in position 0: invalid start byte。importpandasaspddata = pd.read_csv("./2000.csv")2.原因分析 报错截图如下：报错提示在读取这一行出错，错误的原因呢...
分隔符错误:CSV文件使用的分隔符不是默认的逗号。 缺失值处理:文件中存在缺失值,而Pandas在读取时没有正确处理这些缺失值。 数据类型不匹配:某些列的数据类型与预期不符,导致读取错误。 解决方法 1. 检查文件路径 确保提供的文件路径是正确的,并且文件确实存在于该路径下。
我们可以使用dtype参数强制 pandas 使用特定的 dtype。 在这种情况下，我们将强制Price列为float类型。
1. 通过pandas包 读csv:pd.read_csv importpandas as pd csv_data= pd.read_csv(r'test.csv', engine='python',encoding='utf-8')#此时得到的数据是pandas的dataframe格式数据,需要使用对应操作读取数据 写csv:df.to_csv方法 #可通过字典实现,列表传参id_value = [1,2,3] name_value= ['Jack','Tom...
首先确认自己有没有pandas,在终端(cmd)里输入piplist (关于pip的相关问题可以见我的另一篇文章),输入后会显示你所有的包,如图 如果没有,就输入 pip install pandas,等待安装完毕即可; 然后输入 一会要用到os,所以先import进来。然后,正常来讲,用pandas.read_excel('文件名')函数即可读取数据,如图 ...
检查文件权限:确保CSV文件具有正确的读取权限。如果没有读取权限,可能会导致导入失败。 检查pandas版本:如果使用的是较旧的pandas版本,可能会存在一些bug或兼容性问题。建议升级到最新版本的pandas,可以使用pip命令进行升级。 检查依赖库:pandas依赖于其他一些库,例如numpy。确保这些依赖库已经正确安装,并且版本兼容。
import pandas as pd raw_file = "/share/jiepeng.liu/public_data/ner/weiboNER/weiboNER.conll.dev" df = pd.read_csv(raw_file, sep='\t') print(df.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 读取文件的时候报错: df = pd.read_csv(raw_file, sep='\t') ...
pandas.read_csv(r'C:\test.csv',encoding='gbk') 问题2:将DataFrame格式的文件保存为csv格式,比如,DF变量为DataFrame格式的数据 DF.to_csv(r'C:\test.csv',encoding='gbk') 问题3:将特定格式的字符串保存为csv文件,比如 string_data ="1111,2222,242424,,55325,36666,112414"pd_data=pd.Series(string_...