python to_csv 中文乱码

在使用pandas的to_csv函数将数据保存为csv文件时，如果遇到中文乱码问题，可以尝试使用不同的编码方式来解决。常见的编码方式有utf-8、gbk等。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是你的数据DataFrame
df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 25, 30]})

# 将数据保存为csv文件，并指定编码为utf-8
df.to_csv('data.csv', index=False, encoding='utf-8')

# 读取保存的csv文件
df_new = pd.read_csv('data.csv')

# 打印读取的数据
print(df_new)

这样保存的csv文件中的中文字符就不会出现乱码了。如果还是出现乱码，可以尝试使用其他编码方式，如gbk等。

相关问题

pd.read_csv中文乱码

在使用`pd.read_csv`函数读取包含中文的CSV文件时可能会遇到乱码问题。可以通过两种方法解决这个问题。

方法一是在`pd.read_csv`函数中添加`encoding='utf-8'`参数（或者`encoding='gb2312'`，具体根据文件编码来决定），指定文件的编码方式。例如：`df = pd.read_csv('1.csv', encoding='utf-8')`或`df = pd.read_csv('1.csv', encoding='gb2312')`。这样就可以正确读取和显示中文字符了。

方法二是使用`pd.read_csv`函数时，添加`encoding='gbk'`参数，指定文件的编码方式。例如：`file = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')`。这样可以解决中文乱码问题，确保正确读取和显示中文字符。

综上所述，通过在`pd.read_csv`函数中添加`encoding`参数并指定正确的编码方式，可以解决中文乱码问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pd.read_csv()中文乱码，解决方法](https://blog.csdn.net/weixin_47621360/article/details/117410781)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python读csv文件中文乱码问题简单解决（附python遍历目录下csv文件并输出内容的代码）](https://blog.csdn.net/m0_49558200/article/details/124313663)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pd.read_csv中文形成乱码

在使用pd.read_csv函数读取csv文件时，如果文件中包含中文字符，可能会导致输出乱码的问题。解决这个问题的方法是在pd.read_csv函数中添加一个参数encoding='gbk'，指明编码方式为gbk。例如：file = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')。这样就可以正确输出中文字符了。\[1\]

另外，encoding参数还可以指定为其他字符集类型，如'utf-8'或'ISO-8859-1'，具体根据实际情况而定。\[2\]同时，pd.read_csv函数可以读取文件路径、网页上的文件或文件对象，具体使用方法可以参考以下示例代码：\[3\]

# 文件路径读取
file_path = r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv"
f_df = pd.read_csv(file_path, sep=",|:|;", engine="python", header=0, encoding='gbk')
print(f_df)

# 网页上的文件读取
f_df = pd.read_csv("http://localhost/data.csv")

# 文件对象读取
f = open(r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv", encoding="gbk")
f_df = pd.read_csv(f)

通过以上方法，你可以正确读取包含中文字符的csv文件，并避免乱码问题的出现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python读csv文件中文乱码问题简单解决（附python遍历目录下csv文件并输出内容的代码）](https://blog.csdn.net/m0_49558200/article/details/124313663)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解（非常全面，推荐收藏）](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]