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. 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...
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...
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 ) ...
在Python3中，虽然仍然需要指定文件的编码，但无需使用u前缀。以下是几种等价的读取方法：-*- coding: utf-8 -*- 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",...
明明csv保存的格式是gb2312,但用gb2312编码格式去读反而报错。 经过反复试验终于搞定,下面附上代码: def read_csv_diy(paths): f = open(paths,"rb") encode = cr.detect(f.read())["encoding"] #得到文件的编码方式 if encode == 'utf-8': #按文件编码方式读取文件 ...
解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题 如下: 在使用read_csv() API读取CSV文件时求取某一列数据比较大小时, df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb2312',names=['a','b','c']) df.b>20 报错 TypeError:'>'not supported between instances of 'str' and 'int'...
df = pd.read_csv('example.csv', encoding='gbk') print(df) 如果你不确定文件的编码方式,可以尝试几种常见的中文编码,如‘gbk’, ‘gb2312’, ‘gb18030’, 或‘iso-8859-1’(尽管后者不常用于中文),看哪种能够成功读取文件而不引发错误。
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 ...