pandas读取csv文件并将gbk字符串转换为utf-8

可以使用 pandas 库中的 `read_csv()` 方法来读取 csv 文件，并通过 `encoding` 参数指定文件的编码格式为 gbk。然后可以使用 `to_csv()` 方法将读取的数据再次写入 csv 文件，并通过 `encoding` 参数指定文件的编码格式为 utf-8。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件，指定编码格式为 gbk
df = pd.read_csv("file.csv", encoding="gbk")

# 将数据转换为 utf-8 编码并写入 csv 文件
df.to_csv("file_utf8.csv", index=False, encoding="utf-8")

上述代码中，`read_csv()` 方法读取了名为 `file.csv` 的 csv 文件，并指定编码格式为 gbk。然后，将读取的数据存储在名为 `df` 的 pandas DataFrame 对象中。

接着，使用 `to_csv()` 方法将 DataFrame 对象中的数据写入名为 `file_utf8.csv` 的 csv 文件，并指定编码格式为 utf-8。`index=False` 参数用于去除 DataFrame 对象中的行索引。

相关问题

python pandas读取csv utf-8变成gbk

Python中的pandas库可以很方便地读取和处理CSV文件，但在读取CSV文件时可能会出现编码问题。例如，当CSV文件是按照UTF-8编码保存的，但是读取后却变成了GBK编码，这可能是因为pandas库默认的编码方式与CSV文件编码方式不一致所造成的。

为了避免这个问题，可以在读取CSV文件时指定编码方式，例如：

import pandas as pd

# 指定编码方式为UTF-8
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

这样，在读取CSV文件时就会按照UTF-8编码方式进行解码，并避免了编码转换错误。

另外，如果CSV文件中包含中文等非ASCII字符，还需确保编辑器或其他工具也使用同样的编码方式来打开和编辑该文件。这样才能确保在读取和处理CSV文件时，中文等非ASCII字符能够正确地显示和处理。

pandas读取csv文件报错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode bytes in position 0-1: invalid continuation byte

当使用pandas读取csv文件时，报错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode bytes in position 0-1: invalid continuation byte，这是因为文件中包含了无法解码的字节。解决这个问题的方法是指定正确的编码方式来读取文件。

你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 使用`encoding`参数来指定正确的编码方式。根据你提供的引用内容，尝试使用`encoding='utf-8'`或`encoding='gbk'`来读取文件。根据你的报错信息，可能需要尝试不同的编码方式。

2. 如果上述方法不起作用，可以尝试使用`errors='ignore'`参数来忽略无法解码的字节，读取文件时不抛出错误。但是这样可能会导致部分数据丢失或错误。

3. 如果文件中包含非常规的编码方式，你可以尝试使用`chardet`库来自动检测文件的编码方式，并使用检测到的编码方式来读取文件。

请根据你的实际情况尝试上述方法，选择适合的编码方式来读取csv文件，以解决UnicodeDecodeError错误。