df = pd.read_csv(io.StringIO(data_string)) 在这个示例中,使用了io.StringIO类将字符串转换为文件对象,然后传递给read_csv()函数。 5. 指定编码方式 有时候,CSV文件可能使用不同的字符编码方式保存,可以通过encoding参数来指定编码方式。例如: import pandas as pd # 指定UTF-8编码方式读取CSV数据 df = p...
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.read() df = pd.re...
如果文件不是UTF-8编码,需要将其转换为UTF-8编码,或者使用正确的编码参数来读取。 在Python中使用正确的编码参数读取CSV文件: 使用Python的csv模块或pandas库读取CSV文件时,可以通过指定encoding='utf-8'参数来确保文件以UTF-8编码读取。以下是使用csv模块和pandas库的示例代码。 使用csv模块读取CSV文件: python ...
首先,我们使用如下代码将CSV文件读入pandas中: 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...
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...
下面是一个完整的示例,展示了如何将CSV文件的编码转换为UTF8。 import pandas as pd import chardet def detect_encoding(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read()) return result['encoding'] def read_csv_file(file_path, encoding): ...
os.chdir(r'E:\officetest\python\pandas\csv') import pandas as pd df=pd.read_csv('20240930a.csv',encoding='utf-8-sig') #整行去重 df=df.drop_duplicates() #按照课程升序排列 df=df.sort_values('课程',ascending=True) #按照班级对成绩分类汇总 ...
Empf„nger 的正确 UTF-8 结果应该是:Empfänger 现在,当我使用以下代码在 Windows 上的 Python 3.6 pandas 中加载 CSV 数据时: df_a = pd.read_csv('file.csv',sep=';',encoding='utf-8') 我收到错误消息: UnicodeDecodeError:'utf-8' codec can'tdecode byte0xe1inposition xy: invalid continuatio...
主要利用pandas.read_csv接口对csv格式文件或txt文件进行读取,由于CSV格式文件使用非常频繁,功能强大,参数众多,因此在这里专门做详细介绍 使用示例 # 基础用法 import pandas as pd pd.read_csv(path) ts_code symbol name area industry list_date 0 000001.SZ 1 平安银行 深圳 银行 19910403 ...
下面是一个完整的示例,展示了如何将CSV文件的编码转换为UTF8。 import pandas as pd import chardet def detect_encoding(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read()) return result['encoding'] def read_csv_file(file_path, encoding): ...