with open(csv文件另存为, 'w', encoding='gbk', newline='') as f: 如何解决中文乱码问题

你可以尝试使用 'utf-8' 编码来解决中文乱码问题。将代码中的 'gbk' 替换为 'utf-8'，如下所示：

with open(csv文件另存为, 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    # 进行文件操作

使用 'utf-8' 编码可以确保正确地处理中文字符。如果你的csv文件中还包含其他非中文字符，使用 'utf-8' 编码也可以正常处理它们。

相关问题

#加载模块 import csv import os import re import jieba import pandas as pd #设置读取情感词典的函数 def read_dict(file): my_dict=open(file).read() wordlist=re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+',my_dict) return wordlist positive=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/positive.txt') negative=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/negative.txt') #读取csv文件,并进行处理 results={} with open('C:/Users/xiaomei/Desktop/report.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader=csv.reader(f) for row in reader: text=row[2] text=re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]+',' ',text) words=jieba.cut(text) #自定义情感分析函数 def senti_count(text): wordlist1=jieba.lcut(text) wordlist1=[w for w in wordlist1 if len(w)>1] positive_count=0 for positive_word in positive: positive_count=positive_count+wordlist1.count(positive_word) negative_count=0 for negative_word in negative: negative_count=negative_count+wordlist1.count(negative_word) return {'word_num':len(wordlist1),'positive_num':positive_count,'negative_num':negative_count} #生成保存路径 csvf=open('C:/Users/xiaomei/Desktop/情感分析.csv','w',encoding = 'gbk',newline = '') writer=csv.writer(csvf) writer.writerow(('公司名称','年份','总词汇数','正面情感词汇数','负面情感词汇数')) senti_score=senti_count(text) word_num = senti_score['word_num'] positive_num = senti_score['positive_num'] negative_num = senti_score['negative_num'] writer.writerow((company,year,word_num,positive_num,negative_num)) csvf.close()

这段代码是一个简单的情感分析脚本，读取指定路径下的CSV文件，提取每行的文本内容，进行中文分词，再统计文本中正面和负面情感词汇的数量，并将结果保存到新的CSV文件中。

其中，使用了jieba库进行中文分词，使用了正则表达式对文本进行预处理，过滤掉非中文字符。read_dict函数用于读取情感词典文件，返回情感词汇列表。senti_count函数用于计算文本中的正面和负面情感词汇数量，返回一个字典类型的结果。在主函数中，使用csv.reader逐行读取CSV文件，对每行文本调用senti_count函数计算情感得分，并将结果写入新的CSV文件中。

需要注意的是，在写入CSV文件时，应该使用正确的编码格式，如GBK或UTF-8，避免出现乱码。同时，为了避免文件写入错误，应该在写入完毕后关闭文件句柄。

word_cloud = WordCloud(font_path=fontpath, background_color='white', mask=background_image).generate(' '.join(filtered_words)) 以上代码使用WordCloud类创建了一个词云对象word_cloud。在创建词云对象时，通过传入font_path参数指定了字体文件的路径，background_color参数设置词云的背景颜色为白色，mask参数指定了词云的背景图片。 然后，使用.generate()方法生成词云，传入的参数是使用空格连接起来的分词结果' '.join(filtered_words)。 请确保已经正确导入了WordCloud类，并正确设置了字体文件路径、背景颜色和背景图片。 | | | import csv class HtmlOutputer(): def init(self): self.log = MyLog("html_outputer", "logs") filename = "ershoufang.csv" with open(filename, "w", newline="", encoding='utf-8') as f: data = [ "id", "小区名称", "所在区域", "总价", "单价", "房屋户型", "所在楼层", "建筑面积", "户型结构", "套内面积", "建筑类型", "房屋朝向", "建筑结构", "装修情况", "梯户比例", "配备电梯", "产权年限", "挂牌时间", "交易权属", "上次交易", "房屋用途", "房屋年限", "产权所属", "抵押信息", "房本备件", ] writer = csv.writer(f, dialect='excel') writer.writerow(data) def collect_data(self, data): if data is None: self.log.logger.error("页面数据收集：传入数据为空！") print("页面数据收集：传入数据为空！") return filename = "ershoufang.csv" with open(filename, "a", newline="", encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f, dialect='excel') writer.writerow(data) self.log.logger.info("2.4页面数据收集：成功!") print("2.4页面数据收集：成功!")为什么打开之后是乱码

打开CSV文件后出现乱码的原因可能是文件的编格式与打开方式不匹配。请确认以下几点：

1. CSV文件的实际编码格式是UTF-8。可以使用文本编辑器（如Notepad++）打开CSV文件，并查看文件的编码格式。确保文件以UTF-8编码保存。

2. 在使用`open`函数打开CSV文件时，确保指定的`encoding`参数与文件的实际编码格式一致。在代码中，已经正确设置了`encoding='utf-8'`，但仍然可能存在其他问题。

如果确认文件的编码格式和代码中的`encoding`参数都正确，但仍然出现乱码，可以尝试以下解决方法：

1. 使用其他文本编辑器打开CSV文件，并尝试另存为UTF-8编码格式。

2. 在代码中使用其他编码格式尝试打开文件，如`encoding='gbk'`或`encoding='utf-16'`。

3. 使用文本编辑器打开CSV文件，并将内容复制到一个新的UTF-8编码格式的文本文件中，然后尝试使用新的文件进行操作。

如果以上尝试都没有解决问题，可能需要进一步检查代码和环境设置，或者查看CSV文件中是否包含特殊字符或非UTF-8编码的内容。