原来当我们将pandas的DataFrame对象转化为csv格式文件写入硬盘的时候调用的to_csv()函数可以接受一个encoding参数(这个encoding参数决定了写入csv文件所用的编码方式)。同样的,当我们调用pd.read_csv()函数来讲csv文件读取成DataFrame对象的时候,也要传入一个与之对应的encoding参数,如下代码例子(这里的
df.to_csv('output.csv', encoding='gbk', index=False) 在这个例子中,我们使用 ‘gbk’ 编码将数据写入 CSV 文件,避免了乱码问题。问题2:丢失行丢失行问题通常是由于数据类型不匹配引起的。在将数据写入 CSV 文件时,pandas 会自动将数据转换为字符串类型。如果数据中含有特殊类型(如日期、时间戳等),这些类型...
df.to_csv(file_name2,encoding="utf_8") (2)使用 df.to_csv(file_name2, encoding='utf_8_sig') 后中文乱码问题解决了 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.to_csv(file_name3,encoding="utf_8_sig")
encoding参数:如果不指定utf_8_sig,使用默认参数值,则导出的文件可能会有乱码或串列。 cake_data.to_csv(r"C:\E\data.csv", index = False, encoding='utf_8_sig') 1importpandas as pd234df = pd.read_excel(r"C:\TEST\DATA.xlsx")567df["评价"] = df.apply(lambdax :'LESS'ifx["数量"] >...
encoding:指定保存CSV文件的编码格式。 compression:指定保存CSV文件的压缩方式。默认为'infer',根据文件名自动判断。 quoting:指定引用字符的规则。可以是整数、字符串或csv.QUOTE_*常量。 quotechar:指定引用字符的字符,默认为双引号(")。 line_terminator:指定保存CSV文件时的行结束符,默认为'\n'。
sep：字段之间的分隔符，默认为逗号。na_rep：缺失值的表示，默认为空字符串。columns：要写入文件的列，默认为所有列。header：是否将列名写入文件，默认为 True。index：是否将索引写入文件，默认为 True。mode：打开文件的模式，默认为 'w'（覆盖写入）。encoding：文件编码，默认为 None，表示使用系统默认编码。c...
encoding: str, default None,指定字符集类型,通常指定为’utf-8’. 2. to_csv path_or_buf: 字符串或文件句柄,默认无文件路径或对象,如果没有提供,结果将返回为字符串。 sep: character, default ‘,’默认字符 ‘ ,’输出文件的字段分隔符。
原来当我们将pandas的DataFrame对象转化为csv格式文件写入硬盘的时候调用的to_csv()函数可以接受一个encoding参数(这个encoding 参数决定了写入csv文件所用的编码方式)。同样的,当我们调用pd.read_csv()函数来讲csv文件读取成DataFrame对象的时候,也要传入一 个与之对应的encoding参数,如下代码例子(这里的encoding编码格式...
1.设置编码格式 df.to_csv(file_name2,encoding="utf_8") 2.如果还是乱码 df.to_csv(file_name3,encoding="utf_8_sig") 发布于 2020-07-15 23:17 csv 中文乱码 字符编码 赞同41 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
#将DataFrame保存为CSV文件,使用GBK编码df.to_csv('people_gbk.csv',index=False,encoding='gbk') 1. 2. 编码的重要性 不正确的编码可能导致数据读取错误或数据内容显示为乱码。以下是几个日常中可能遇到的情况: 跨平台兼容性:在Windows 与 Linux系统之间共享CSV文件时,编码不匹配可能导致数据无法正确显示。