pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1) # 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 1. 2. 3) names 被赋值,header 没有被赋值: pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号", "姓名", "地址", "日期"]) 1. 我们看到names适用...
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 。 总结: 使用read_csv()时,怎么知道...
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 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
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...
df2 = pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv')print(df3)# 读取文件对象with open('data.csv',encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp)print(df4) ...
```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...
前两天,我在进行数据处理时候,处理得出了一个CSV文件,将之放在excel里面进行了修改{进行了排序和数值添加}。修改后用python的read_csv函数读入进行进一步处理,开始就是默认参数,encoding = "utf -8",结果程序报错,接着我又设置为"gbk"也报错,后来又百度一番,设置了参数"gb18030"才成功读入。
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...
`read_csv`是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件。默认情况下,`read_csv`会尝试将数据解析为UTF-8编码。然而,它也允许你指定其他编码格式。 你可以在`read_csv`函数中使用`encoding`参数来指定编码格式。例如,如果你想以"ISO-8859-1"编码读取CSV文件,你可以这样做: ```python import pandas as pd df =...
读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) 也可以是一个文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: ...