pandas读取sqlserver数据写入 csv 中文乱码

如果在使用 Pandas 读取 SQL Server 数据库并将数据写入 CSV 文件时出现中文乱码问题，可以考虑在写入 CSV 文件时设置编码格式。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import pyodbc

# 连接 SQL Server 数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=<server_name>;DATABASE=<database_name>;UID=<username>;PWD=<password>')

# 读取数据
sql_query = "SELECT * FROM <table_name>"
df = pd.read_sql(sql_query, conn)

# 将数据写入 CSV 文件，设置编码格式为 utf-8-sig
df.to_csv('<file_name>.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

在上述代码中，`encoding='utf-8-sig'` 指定了写入 CSV 文件时的编码格式为 utf-8-sig，可以解决中文乱码问题。

相关问题

python 用pandas将多列数据写入csv文件

可以使用以下代码将多列数据写入csv文件：

import pandas as pd

data = {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C'], 'Column3': [4.0, 5.0, 6.0]}
df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv('filename.csv', index=False)

这个代码使用 pandas 模块创建了一个包含多列数据的数据框，并将其写入 csv 文件中。可以将 `Column1`、`Column2` 和 `Column3` 的数据分别写入同一个 csv 文件中的不同列。

pandas 获取 sqlserver 返回的数据

可以使用Python中的pandas库来获取SQL Server返回的数据。具体步骤如下：

1. 安装pandas库：在命令行中输入“pip install pandas”即可安装。

2. 导入pandas库：在Python脚本中使用“import pandas as pd”导入pandas库。

3. 使用pandas读取SQL Server返回的数据：可以使用pandas中的read_sql()方法来读取SQL Server返回的数据。示例代码如下：

import pandas as pd
import pyodbc

# 设置数据库连接信息
server = 'localhost'
database = 'testdb'
username = 'sa'
password = '123456'

# 建立数据库连接
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password)

# 构造SQL查询语句
sql_query = "SELECT * FROM table_name"

# 使用pandas读取数据
df = pd.read_sql(sql_query, cnxn)

# 打印输出读取的数据
print(df)

其中，pyodbc是Python中操作SQL Server数据库的库，需要使用pip安装。在代码中需要先建立数据库连接，然后使用read_sql()方法读取数据。读取的数据将以pandas的DataFrame格式存储在df变量中，可以通过打印输出来查看读取的数据。