pandas read 编码格式

pandas read_csv函数可以通过设置encoding参数来指定读取文件时的编码格式。常见的编码格式包括'gbk'和'utf-8'等。例如，你可以使用以下代码来读取一个编码为'gbk'的csv文件：

pandas.read_csv('data.csv', encoding='gbk')

如果在设置encoding参数时出现错误，你可以尝试用记事本打开csv文件并重新另存为指定的编码格式。这样可以确保文件以正确的编码格式保存。

参考资料:
- [pandas read_csv documentation](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html)

相关问题

为什么pandas读取编码格式为GB2312的文本要报其中有字符错误，但用excel打开文本另存为“unicode”格式后，pandas就可以读取，怎么用代码实现

使用Pandas读取文本时，需要确保读取的编码格式与实际的编码格式一致，否则可能会出现字符错误。当用Excel打开文本文件并另存为Unicode格式时，本质上是将文本文件的编码格式转换为Unicode，从而解决了编码格式不一致的问题，使得Pandas能够正确读取文件。

要用代码实现这个过程，可以使用Python内置的codecs库来实现文本编码格式的转换。具体实现过程如下：

import codecs
import pandas as pd

# 读取编码格式为GB2312的文本文件
with codecs.open('filename.txt', 'r', 'gb2312') as f:
    contents = f.read()

# 将文本内容以Unicode格式重新保存
with codecs.open('filename_unicode.txt', 'w', 'utf-8') as f:
    f.write(contents)

# 用Pandas读取Unicode格式的文本文件
df = pd.read_csv('filename_unicode.txt', encoding='utf-8')

这段代码首先使用codecs库以GB2312格式读取文本文件，然后将文件内容以Unicode格式保存到新的文件中，最后用Pandas读取Unicode格式的文本文件。注意，在读取Unicode格式的文本文件时，需要将编码格式指定为utf-8，因为Unicode本身并不是一种编码格式，而是一种字符集。

pandas遍历编码格式为“GB2312”的txt文档中的“贷方发生额”字段，并在每个“贷方发生额”字段右边单元格增加“余额”字段

假设txt文档的路径为file_path，可以使用如下代码实现：

import pandas as pd

# 读取txt文件，指定编码格式为GB2312
df = pd.read_csv(file_path, encoding='GB2312', sep='\t')

# 遍历"贷方发生额"列，并在右边增加"余额"列
for i, row in df.iterrows():
    if pd.notna(row['贷方发生额']):
        df.at[i, '余额'] = '余额'

# 将结果保存到csv文件中
df.to_csv('result.csv', index=False)

这里使用了pandas库的read_csv方法读取txt文件，并通过iterrows方法遍历每一行数据。在遍历的过程中，判断该行的"贷方发生额"是否为非空值，若是，则在该行的右边增加一个"余额"字段。最后，将处理后的结果保存到csv文件中。