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
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 忽略解码错误:如果CSV文件中包含了无法解码的字符,可以通过设置errors参数为'ignore'来忽略解码错误。这样在读取数据时,会跳过无法解码的字符。例如: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv', encod...
quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, encoding_errors='strict', dialect=None, error_bad_lines=None, warn_bad_lines=None, on_bad_lines=None, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, storage_options=...
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...
df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',skip_blank_lines=False) bool:如果为True则分析索引。 ist of int or names:例如:如果[1、2、3]则尝试将列1、2、3分别解析为单独的日期列。 list of lists.例如:如果为[[1,3]]则组合第1列和第3列,并解析为单个日期列。
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:...
df1=pd.read_csv(path1,encoding="utf-8",chunksize=50000, error_bad_lines=False) 尽管提示: Warning (from warnings module): File "D:\Python37\lib\idlelib\run.py", line 550 exec(code, self.locals) FutureWarning: The error_bad_lines argument has been deprecated and will be removed in a ...
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：主要用于中文和其他亚洲语言，也是国际标准之一。gb2312：是gbk标准的前身，只支持简体中文，不支持繁体中文。GB18030：是...
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 。