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。
with open('output.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerows(data) 在这个示例中,我们创建了一些示例数据,并使用open函数打开一个新的CSV文件,指定写入模式('w')和UTF-8编码(encoding='utf-8'),然后利用csv.writer将数据写入文件中。 二...
确保在读取CSV文件时使用正确的编码方式,如utf-8或gbk。 使用pandas库的read_csv函数时,明确指定encoding参数。 如果文件在Excel中被保存过,可能需要尝试不同的编码格式。 使用文本编辑器(如Notepad++)打开CSV文件,查看并调整文件的编码格式。 通过以上方法,可以有效解决Python读取CSV文件时的中文乱码问题。
import csv with open('file.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer...
pd.read_csv('yourfile.csv')函数用来读取指定路径的CSV文件,并将内容加载为一个DataFrame格式的数据。 步骤3: 指定编码格式 如果读取后的表头出现乱码,通常需要指定文件的编码格式。例如,常见的编码格式有utf-8和utf-8-sig。 data=pd.read_csv('yourfile.csv',encoding='utf-8')# 使用utf-8编码 ...
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 。
def read_csv_file(file_path, encoding): return pd.read_csv(file_path, encoding=encoding) 这个函数接受文件路径和编码作为参数,并返回一个包含CSV数据的DataFrame对象。 步骤4:转换编码并保存文件 现在,我们可以将CSV文件的编码转换为UTF8,并将结果保存到新的文件中。
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: ——...
python使用UTF-8写入CSV中文乱码 使用encoding=‘utf-8’,写入的文档是乱码。 解决办法: 修改encoding=‘utf-8-sig’ 关于文件open()函数: open(path,'-模式-',encoding=‘utf-8’) 模式类型: w:以写方式打开 w+:以读写方式打开 a:以追加模式打开 a+:以读写模式打开...
使用pandas库的read_csv函数读取CSV文件,并指定编码格式。例如: import pandas as pd 读取CSV文件并指定编码格式 df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') 显示前几行数据 print(df.head()) 如果文件编码不是UTF-8,可以尝试其他编码格式,例如GBK: ...