使用to_csv导出文件时,一定要指定index参数和encoding参数这两个参数; index参数:默认为True,会添加一列标记数据索引。 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 ...
参数:encoding :# 遇到 ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xba in position 0: invalid start byte 但是又必须要中文解码,解决办法是设置read_csv中encoding = ‘GB2312’ 注意:读取csv文件还有别的方法:read_table(' 文件位置 ', names=' dataframe的列名 ',encoding='utf-8' ,sep='|' ) 参数:chu...
6. def WriteFile(filePath,u,encoding): 7. "w",encoding) as f: 8. f.write(u) 9. ''' 10. 定义GBK_2_UTF8方法,用于转换文件存储编码 11. ''' 12. def GBK_2_UTF8(src,dst): 13. 'gbk') 14. 'utf_8') 15. 16. 17. ''' 18. qyx.csv文件使用GBK编码存储,现在将其转为UTF_8...
Pandas中数据框(DataFrame)如果有中文,to_csv保存csv文件会导致乱码。 可通过以下设置编码解决: df.to_csv(r'data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
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...
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 ...
第一种方法:df.to_csv("文件名.csv",encoding="utf_8_sig")第二种方法:df.to_csv("文件名.csv",encoding="utf-...
虽然csv本身是文本文件,有时为了方便快速查看,我们可能会用excel打开。如果输出编码设置不当的话,会出现汉字乱码的情况。这里简述一下我的处理过程: 初始编码如下: pandas.DataFrame().to_csv(file,encoding='utf-8') 这里生成的csv文件用编辑器打开是正常的,用excel打开汉字会乱码。最终修改了encoding编码格式,如下...
result.to_csv是pandas库中将DataFrame保存为CSV文件的方法。 具体用法如下: result.to_csv('文件路径.csv', encoding='utf-8', index=False) 其中,'文件路径.csv'为保存CSV文件的路径和文件名,encoding为文件编码方式,index是否保留行索引(默认保留)。 示例代码: python import pandas as pd df =pd.DataFrame...
df.to_csv("data.csv",encoding="utf_8_sig") 比较utf-8与utf_8_sig的差异 utf-8 utf-8 是以字节为编码单元,它的字节顺序在所有系统中都是一样的,没有字节序问题,因此它不需要BOM,所以当用utf-8编码方式读取带有BOM的文件时,它会把BOM当做是文件内容来处理 ...