skiprows 接收一个正整数。在读取 CSV 文件时,如果使用了 skiprows,Pandas 将从头开始删除指定的行。我们想从开头跳过 8 行,因此将 skiprows 设置为 8。如下所示: 2、comment comment接收一个字符。如果该字符在行首出现,则将跳过该行。我们想跳过上面显示的 CSV 文件中包含一些额外信息的行,所以 CSV 文件读入 p...
以下是read_csv完整的参数列表: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None,...
在读取 CSV 文件时,如果使用了 skiprows,Pandas 将从头开始删除指定的行。 我们想从开头跳过 8 行,因此将 skiprows 设置为 8。如下所示: 2、comment comment接收一个字符。 如果该字符在行首出现,则将跳过该行。 我们想跳过上面显示的 CSV 文件中包含一些额外信息的行,所以 CSV 文件读入 pandas 时指定 comment ...
read_csv`函数支持许多不同的编码格式,包括:'utf-8'、'iso-8859-1'、'gbk'、'ascii'等。如果你需要使用的编码格式不在这个列表中,你可能需要使用`errors`参数来处理解码错误。例如: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv', encoding='custom_encoding', errors='ignore') ``` ...
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 ...
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 。
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,解析器会把储存信息里的逗号也当成分隔符,就会导致列数不一致,read_csv打开...
文章目录 一、 报错信息 二、 解决方案 一、 报错信息 --- 当前的 IntelliJ IDEA 设置的编码为 GBK...
pandas中pd.read_csv()方法中的encoding参数 当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8",例子如下:...