1. 读取CSV文件并处理乱码 import pandas as pd 读取CSV文件,指定编码格式 df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') print(df.head()) 2. 检查和处理数据 读取文件后,可以检查数据是否有乱码,并进行处理: import pandas as pd 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8'...
filepath_or_buffer : str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中 本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv sep : str, def...
tax1=pd.read_csv("期货交易所手续费标准2023.csv",index_col=0) 遇到错误 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd0 in position 0: invalid continuation byte 解决方法 tax1=pd.read_csv("期货交易所手续费标准2023.csv",index_col=0,encoding="gbk") ...
df = pd.read_csv('path/to/data.csv') 2. 编码格式 有些CSV文件可能使用不同的编码格式,读取时需要指定编码格式: df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 3. 缺失值处理 在读取CSV文件时,可能会遇到缺失值。pandas库提供了多种方法来处理缺失值,例如: 删除包含缺失值的行: df.dropna(in...
pythonread_csv遇到的encoding字符编码问题总结 一、博客背景 我偶尔会接到把csv导入数据库的任务,我通常都是先用pd.read_csv读取文件数据,接着用df.to_sql导入数据库。有时read_csv会遇到不同的字符编码问题,我的解决方法通常是把常用的几种字符编码挨个试一下,哪种结果正确就选择哪一种。 二、博客目的 今天在...
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...
df = pd.read_csv(file_path,sep="|",encoding="utf-16LE",header=None,na_values='null',dtype=str) 执行成功。打印第0行验证下: print(df.iloc[0]) 还有一种更简单的方法,如果csv文件不大,可以用记事本打开,查看-状态栏,可以看到文件下方有编码方式:UTF-16LE 。
data = pd.read_csv(csv_name, encoding='GBK', usecols=[1, 5], names=['Time', 'Changes'],header=0) 由于原CSV文件存在中文,所以读入时encoding='GBK',usecols指明实际读入哪几列,下标从0开始,names为这些列指定index,如果指定了names用作索引,就需要写header=0,表明以第0行为索引行,否则会导致将原来...
python csv库和pd pd.read_csv dtype 使用pandas进行数据读取,最常读取的数据格式如下: 本文主要介绍pd.read_csv()的用法: pd.read_csv pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持,参数有四五十个。这些参数中,有的很容易被忽略,但是在实际工作中却用处很大。pd.read_csv()的格式如下:...