利用Pandas库保存CSV文件为UTF-8编码非常简单。 import pandas as pd data = { "name": ["Alice", "Bob"], "age": [30, 25], "city": ["New York", "Los Angeles"] } df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8') 这里,我们首先创建了一个字典形式...
pandas的read_csv函数默认使用UTF-8编码来读取CSV文件,但你也可以显式地指定编码。以下是一个示例代码: python df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='utf-8') 其中,'your_file.csv'是你要读取的CSV文件的路径。 处理或分析读取到的数据(可选): 读取数据后,你可以根据需要对数据进行处理或分析。
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...
默认情况下,`pd.read_csv()`函数使用UTF-8编码模式来读取CSV文件。然而,有些CSV文件可能采用其他编码方式保存,这可能导致`UnicodeDecodeError`错误。例如,你可能遇到以下错误:UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode有时,查看CSV文件的编码模式并不方便。为了解决这个问题,可以使用多种编码模式来读取CSV文件。
import pandas as pd 假设我们不确定文件的编码 with open('example.csv', 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read()) 使用检测到的编码读取数据 df = pd.read_csv('example.csv', encoding=result['encoding']) df.to_csv('example_converted.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') ...
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") ...
不赞成使用:该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用,索引列也将被忽略。 squeeze : boolean, default False ...
在使用pandas的pd.read_csv()函数读取CSV文件时,可能会遇到UnicodeDecodeError。这个错误通常是因为文件中的数据不是UTF-8编码,而pandas默认使用UTF-8编码来读取文件。解决这个问题的方法有几种: 指定正确的编码方式:在调用pd.read_csv()函数时,可以指定正确的编码方式来读取文件。例如,如果文件使用GBK编码,可以这样读...
2.打开文件选择“文件”--->"另存为“,我们可以看到默认编码是:ANSI,选择UTF-8重新保存一份,再使用pd.read_csv()打开就不会保存了 第二种: 使用pd.read()读取CSV文件时,进行编码 pd.read(filename,encoding='gbk') 比如: with open('E:/***.csv', 'r', encoding="gbk") as f: ——...