使用pandas read_csv文本出现乱码

当使用pandas的read_csv函数读取文本时，可能会遇到乱码问题。为了解决这个问题，可以采取以下几个方法：

1. 设置encoding参数：可以尝试将encoding参数设置为'gbk'或者'utf-8'。例如，使用pandas.read_csv('data.csv', encoding='gbk')。

2. 使用记事本打开并重新保存文件：如果设置encoding参数后仍然出现错误，可以尝试用记事本打开csv文件，然后选择"另存为"，并将文件格式保存为UTF-8。

3. 修改encoding参数：如果方法2无效，可以尝试将encoding参数从'utf-8'更改为'gb18030'。例如，使用df.to_csv(r'C:\Users\N\Desktop\E_senti_data.csv', encoding='gb18030')。

相关问题

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 ]

使用pandas库读取学生信息表student01.csv，再将其写入到c:\test\student02.csv，以下划线“_”分隔写入的元素，并列出目录文件。 【提示】使用pandas库的read_table和read_csv函数；中文编码格式用utf8，参数为“encoding='utf8'”，否则可能出现乱码

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取学生信息表
df = pd.read_csv('student01.csv', encoding='utf8', sep='\t')

# 将数据写入到c:\test\student02.csv
df.to_csv('c:/test/student02.csv', encoding='utf8', sep='_', index=False)

# 列出目录文件
import os
print(os.listdir('c:/test'))

注意，代码中的路径分隔符应该使用正斜杠“/”而不是反斜杠“\”，因为反斜杠在Python中有特殊含义。