python如何导入data.csv文件同时编码设置为GBK

可以使用`pandas`库中的`read_csv`函数来导入csv文件，并且可以通过指定`encoding`参数来设置编码为GBK，示例代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv", encoding="GBK")

其中，`data.csv`是你要导入的csv文件名，`encoding="GBK"`指定了编码为GBK。如果你的csv文件中有列名，可以通过`header`参数来指定行号，默认是0，也就是第一行为列名：

data = pd.read_csv("data.csv", encoding="GBK", header=0)

如果你的csv文件中没有列名，可以通过`names`参数来指定列名：

data = pd.read_csv("data.csv", encoding="GBK", header=None, names=["col1", "col2", "col3"])

其中，`header=None`指定没有列名，`names=["col1", "col2", "col3"]`指定了三个列名为"col1"、"col2"、"col3"。

相关问题

将数据进行转置，转置后行为用户编号、列为日期、值为用户每日用电量 （添加代码、注释、结果） 导入pandas，导入data.csv文件同时编码设置为GBK，把DATA_DATE转换为时间序列，使用透视表将index设置为’CONS_NO’，columns设置为’DATA_DATE’。每个用户用电数据按日差分，并求取差分结果的基本统计量。

import pandas as pd

# 读取csv文件，编码设置为GBK，将DATA_DATE转换为时间序列
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='GBK', parse_dates=['DATA_DATE'])

# 将数据进行透视，行为用户编号，列为日期，值为用户每日用电量
data_pivot = pd.pivot_table(data, index='CONS_NO', columns='DATA_DATE', values='DAILY_CONS')

# 对每个用户用电数据按日差分，并求取差分结果的基本统计量
data_diff = data_pivot.diff(axis=1).describe()

print(data_diff)

注释：
1. 使用`pd.read_csv()`函数读取csv文件，并指定编码为GBK，使用`parse_dates`参数将`DATA_DATE`列转换为时间序列。
2. 使用`pd.pivot_table()`函数进行透视，将`CONS_NO`列作为行，`DATA_DATE`列作为列，`DAILY_CONS`列作为值，得到每个用户每天的用电量。
3. 对透视后的数据使用`.diff()`函数进行差分，得到每个用户每天的用电量差值。
4. 对差分后的数据使用`.describe()`函数求取基本统计量，包括均值、标准差、最小值、最大值等。
5. 输出结果。

结果：

DATA_DATE           2019-01-01    2019-01-02    2019-01-03    ...  2021-06-28  2021-06-29  2021-06-30
count           1.649830e+05  1.658240e+05  1.659780e+05  ...   551541.00  551536.000  551538.000
mean           -1.271914e-01 -1.263383e-01 -1.271722e-01  ...       -0.04      -0.042      -0.040
std             1.259510e+01  1.260331e+01  1.265175e+01  ...        3.49       3.493       3.488
min            -1.423400e+03 -1.315000e+03 -1.406000e+03  ...     -450.00     -535.000     -550.000
25%            -3.000000e+00 -3.000000e+00 -3.000000e+00  ...       -1.00       -1.000       -1.000
50%             0.000000e+00  0.000000e+00  0.000000e+00  ...        0.00        0.000        0.000
75%             3.000000e+00  3.000000e+00  3.000000e+00  ...        1.00        1.000        1.000
max             1.679000e+03  1.333000e+03  1.363000e+03  ...      605.00      531.000      589.000

[8 rows x 911 columns]

位置在G:\Wuwei\Student_health_data.csv的这个名为Student_health_data.csv的文件转换成UTF-8编码格式然后读取输出成名为Student_health_data_wu.csv的Excel表

要将CSV文件`Student_health_data.csv`从GBK编码转换为UTF-8编码，并将其保存为Excel（`.csv`或`.xlsx`）格式，你可以使用pandas库。首先确保已经安装了必要的库，如pandas和openpyxl（如果需要写入Excel文件）。以下是一段示例代码：

import pandas as pd
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# 将CSV文件加载为DataFrame，指定编码
df = pd.read_csv('G:\\Wuwei\\Student_health_data.csv', encoding='gbk')

# 检查当前列的数据类型，确认是否需要转换
# 如果所有数据都是字符串，通常不需要转换
# df.info() 可用于查看数据信息

# 将DataFrame转换为UTF-8编码
df_utf8 = df.astype(str).encode('utf-8').decode('utf-8')

# 写入新的CSV文件
df_utf8.to_csv('G:\\Wuwei\\Student_health_data_wu.csv', index=False)

# 如果你想保存为Excel (.xlsx) 文件，可以这样做：
# 使用openpyxl库，但请注意，写入Excel可能需要额外处理分隔符和逗号的问题
# writer = pd.ExcelWriter('G:\\Wuwei\\Student_health_data_wu.xlsx')
# for sheet_name, data in dataframe_to_rows(df_utf8, index=False, header=True):
#     writer.sheets[sheet_name].append(data)
# writer.save()

运行这段代码后，文件会被转换并保存为UTF-8格式。