记事本——>文件——>另存为,选择UTF-8格式 import pandas as pddf = pd.read_csv("XXX.csv")print(df) 最后,重新导入csv文件,就可以读取数据啦~
pandas在读取csv文件的时候是通过reaad_csv这个函数进行函数读取的 f = open('file.csv',encoding='utf-8') cont = pd.read_csv(f) 其中比较重要的是,在读取csv文件的时候文件内的分隔符号和函数中指定的分隔符号 要一致,pd.read_csv(...,sep='\t') 用户header设置导入DataFrame的列的名称,默认是‘infer...
pandas.read_csv()遇到读进来乱码问题 1.设置encoding='gbk'或者encoding='utf-8'。pandas.read_csv('data.csv',encoding='gbk') 2.如果设置encoding直接报错的话 解决方法是:用记事本打开csv文件,另存为设置编码为utf-8,然后重新读取文件设置encoding='utf-8'就好了。 家多多支持亿速云。 以上是“如何解决p...
还可以是一个URL,如果访问该URL会返回一个文件的话,那么pandas的read_csv函数会自动将该文件进行读取。比如:我们用fastapi写一个服务,将刚才的文件返回。 pd.read_csv("http://localhost/girl.csv") 1. 里面还可以是一个_io.TextIOWrapper,比如: f = open("girl.csv", encoding="utf-8") pd.read_csv(f...
用于解析日期的函数,默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas尝试使用三种不同的方式解析,如果遇到问题则使用下一种方式。 1.使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数; 2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数; 3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串(由parse_dates指定)作为参...
pandas.read_csv 1.filepath_or_buffer:设置需要访问的文件的有效路径. 2.sep:str, default ','. 指定读取文件的分隔符.支持自定义分隔符. 3.delimiter:str, default None 定界符.备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效) 4.header:str, default None ...
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: ...
pandas.read_csv()遇到读进来乱码问题 1.设置encoding='gbk'或者encoding='utf-8'。pandas.read_csv('data.csv',encoding='gbk')2.如果设置encoding直接报错的话 解决⽅法是：⽤记事本打开csv⽂件，另存为设置编码为utf-8，然后重新读取⽂件设置encoding='utf-8'就好了。以上这篇快速解决pandas.read_...
import pandas as pd df = pd.read_csv('D:\数据源字段列表.csv', encoding='utf-8') #包含中文路径名和文件名 运行后报错:OSError: Initializing from file failed 修改代码:在语句中加上engine df = pd.read_csv('D:\数据源字段列表.csv', engine='python', encoding='utf-8') ...
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) sep: 字段分隔符,默认为, sep 字段分隔符,默认为, ...