df2 = pandas.read_csv(file_path) print(df2) # 读取url地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) # 读取文件对象 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...
chunks = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8', chunksize=chunksize) 逐块处理数据 for chunk in chunks: print(chunk.head()) 五、其他工具 除了pandas库,Python中还有其他工具可以读取CSV文件,例如csv模块。虽然csv模块功能较为基础,但在某些情况下也能解决中文乱码问题。 5.1、使用csv模块读取文件 使...
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') print(df.head()) 如果文件使用的是GBK编码,可以将encoding参数设置为'gbk': import pandas as pd 读取CSV文件,指定编码格式为GBK df = pd.read_csv('file.csv', encoding='gbk') print(df.head()) 二、设置编码参数 有时,即使指定了编码格式,仍...
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...
在read_csv函数中,可以通过encoding参数来指定文件的编码格式。例如,如果文件是GBK编码的,可以这样写: python import pandas as pd # 读取GBK编码的CSV文件 df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='GBK') 如果文件是UTF-8编码的(这是Pandas的默认编码),则通常不需要指定encoding参数,但如果仍然出现乱码...
1、我在read_csv遇到过的字符编码 这里先放一下我用read_csv遇到过的编码吧。 reader = pd.read_csv(file_path , sep='\t' # , encoding='gb18030' # , encoding='unicode_escape' , encoding='utf-16' # , encoding='utf-8' # , nrows=5 , chunksize=20000 ) 我们主要看encoding参数,其他参数...
在Python中,可使用pandas库的read_csv()函数来读取CSV文件。read_csv()函数的基本语法如下: import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') 复制代码 其中,‘file.csv’ 是待读取的CSV文件的路径。读取CSV文件后,将其存储为一个DataFrame对象,这样可以方便地对数据进行操作和分析。 read_csv()函数还有...
然后,我们可以这样读取CSV文件: importpandasaspd# 指定编码为GBK(如果文件确实是用GBK编码)data=pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk')# 输出数据print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 使用csv模块读取CSV文件 如果需要使用Python内置的csv模块,可以按照以下方法读取文件: ...
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: ...