在写入CSV文件时,尽量明确指定encoding='utf-8-sig'编码;在读取不确定编码的文件时,利用chardet库自动检测并转码。此外,遇到特别棘手的编码问题时,不妨考虑转换成其他格式处理,比如Excel格式,使用pandas的to_excel方法,再利用Excel的兼容性进行处理。 四、实践建议 在处理中文数据时,默认采用utf-8-sig编码写入CSV文件,...
with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) print(df4) sep: 字段分隔符,默认为, sep 字段分隔符,默认为, delimiter(同sep,分隔符) 示例如下: df1 = pandas.read_csv('data.csv', sep=',') print(df1) df2 = pandas.read_csv('data.csv', delimiter=',')...
在使用Python pandas读取CSV文件时,可能会遇到Unicode错误。这种错误通常是由于CSV文件中包含非ASCII字符,而默认的编码方式无法正确解析这些字符导致的。 为了解决这个问题,可以在读取CSV文件时指定正确的编码方式。常见的编码方式包括UTF-8、GBK、ISO-8859-1等。可以使用pandas的read_csv函数的encoding参数来指定编码方式,...
python pandas 写csv问题:UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can't decode byte 0xb1 in position XXX 文件不是 UTF8 编码的,而系统默认采用 UTF8解码。解决方法是改为对应的解码方式。 解决办法: 1. 找到csv文件,右键–》打开方式–》记事本 2. 打开记事本之后,选择头部菜单的“文件–》另存为”,可以看...
import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv', encoding = 'utf-8') 其中,data.csv是CSV文件的地址,encoding = 'utf-8'是告诉pandas此文件编码为UTF-8。读取CSV文件之后,我们可以使用data.head()方法来查看文件的前5行,并使用data.info()方法查看数据框的信息,例如列名、数据类型等等。
当我使用 ansi 格式加载我的 csv 文件时,它可以工作,但显示的变音符号不正确。 示例代码: df_a = pd.read_csv('afile.csv',sep=';',encoding='ANSI') Empfänger 表示为:Empf„nger 注意:我试图在 Notepad++ 中将文件转换为 UTF-8,然后用 pandas 模块加载它,但我仍然遇到同样的错误。
在用python做数据分析的时候需要用到pandas库,今天咱们学习如何在python中使用pandas读取csv文件(读取excel文件方法相同。) 首先、导入pandas库 import pandas as pd 第二、读取csv文件语句 df=pd.read_csv('D:\dxpm.csv',encoding="gbk") 运行结果 print(df) 第三、运行结果如下: 第四、读取前三行数据,语句...
在pandas中读取带有中文的csv文件时,读写中汉字为乱码,可加上encoding参数来避免,如: df.to_csv("sel.csv",index=False,encoding="gbk") 当然,写入时也可加上。 之前有试过utf_8, 结果还是乱码,utf_8_sig可以 df.to_csv(file_name2,encoding="utf_8") # 不行 df.to_csv(file_name3,encoding="utf...
import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv', encoding='GBK') 使用open()函数读取文件:如果无法确定文件的编码方式,可以使用Python内置的open()函数先读取文件,然后使用pandas的read_csv()函数读取open()函数的返回值。这样可以避免指定编码方式: with open('file.csv', 'r') as f: content = f...
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...