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...
在上面的代码中,我们使用open()函数打开名为example.csv的文件。'r'参数表示以只读模式打开文件。encoding='utf-8'参数表示使用UTF-8编码来读取文件中的内容。最后,我们使用csv.reader()函数来创建一个CSV读取器。 步骤3: 设置编码格式 由于CSV文件中包含中文字符,我们需要设置正确的编码格式,以确保能够正确地读取...
接着,使用pandas中的read_csv函数读取 CSV 文件。为了处理中文字符,通常需要指定编码方式,最常用的是utf-8编码。代码示例如下: df=pd.read_csv('data.csv',encoding='utf-8')# 读取 CSV 文件,指定编码为 UTF-8 1. 在这个例子中,data.csv是你的 CSV 文件名,你需要将其替换为你实际文件的路径。 步骤4: ...
import pandas as pd mydata = pd.read_csv(u"例子.csv", encoding="gbk")mydata = pd.read_csv(u"例子.csv", encoding="gb2312")mydata = pd.read_csv(u"例子.csv", encoding="gb18030")值得注意的是，gbk、gb2312和gb18030都是GB2312的扩展，它们在处理不同类型的中文字符时具有不同...
```python import pandas as pd data = pd.read_csv('filename.csv', encoding='utf-8') ``` read.csv方法中的encoding参数指定了数据文件的编码格式。默认情况下,Pandas会使用utf-8编码格式来读取数据文件。如果读取的文件编码格式不是utf-8,可以使用encoding参数来指定。 更多编码格式: gbk:主要用于中文和...
csv文件当中的中文编码问题,打开时加入encoding=‘gb2312’即可解决。 pd.read_csv('a.csv',encoding='gb2312') 第二个报错: pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 225, saw 6 因为csv文件默认分隔符是逗号分隔符,此时若文件中储存的信息也含有逗号时,解析...
1. txt文件使用read_table() 2.csv文件使用read_csv() 3.csv文件的编码为gb2312或utf-8时,指定编码格式pd.read_csv(name, encoding='gb2312')可解决乱码问题。 4.如果编码格式为utf-8,则另存为txt文件,pd.read_table(name)不用指定编码格式,也可以解决乱码问题。
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...
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 ...
pd.read_csv()中文乱码,解决方法 方法一: df = pd.read_csv('1.csv', engine='python') 方法二: df = pd.read_csv('1.csv', encoding='utf-8') #或者encoding='gb... 查看原文 python CSV文件操作 ))Df1=df.head(10)Df1.to_csv(‘top10.csv’) (1)跳过文件中的几行数据之后再读取df=pd...