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csv 文件读写乱码问题的一个简单解决方法

作者:zhenguo 来源:Python与算法社区 你好,我是 zhenguo 今天扼要总结一个处理csv文件乱码问题,可能你有类似经历,用excel打开一个csv文件,中文全部显示乱码。...,pandas 按照这个格式读取,然后保存为xlsx格式。...') as f: return chardet.detect(f.read())['encoding'] 保存为utf-8编码xlsx格式文件,支持csv, xls, xlsx 格式的文件乱码处理...需要注意,如果读入文件为csv格式,保存时要使用xlsx格式: def to_utf8(filename): """ 保存为 to_utf-8 """ encoding...文件保存为xlsx格式,utf-8编码的文件 文件读写时乱码问题,经常会遇到,相信今天这篇文章里的to_utf8,batch_to_utf8函数会解决这个问题,你如果后面遇到,不妨直接引用这两个函数尝试下

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csv 文件读写乱码问题的一个简单解决方法

你好,我是 zhenguo 今天扼要总结一个处理csv文件乱码问题,可能你有类似经历,用excel打开一个csv文件,中文全部显示乱码。...,pandas 按照这个格式读取,然后保存为xlsx格式。...') as f: return chardet.detect(f.read())['encoding'] 保存为utf-8编码xlsx格式文件,支持csv, xls, xlsx 格式的文件乱码处理...需要注意,如果读入文件为csv格式,保存时要使用xlsx格式: def to_utf8(filename): """ 保存为 to_utf-8 """ encoding...文件保存为xlsx格式,utf-8编码的文件 文件读写时乱码问题,经常会遇到,相信今天这篇文章里的to_utf8,batch_to_utf8函数会解决这个问题,你如果后面遇到,不妨直接引用这两个函数尝试下

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    pandas读取日期后格式变成XXXX-XX-XX 00:00:00?(文末赠书)

    在读取 CSV 文件时,可以通过 pandas.read_csv 方法的 parse_dates 参数来指定日期列的格式。...例如: import pandas as pd # 读取 CSV 文件,不解析日期列 df = pd.read_csv('your_file.csv', parse_dates=['date_column...例如: import pandas as pd # 读取 Excel 文件,指定日期列的格式 df = pd.read_excel('your_file.xlsx', date_parser='%Y-%...在将日期数据保存到 Excel 文件时,Pandas 默认会将日期时间保存为完整的日期时间格式,包括小时、分钟和秒。...如果您希望在 Excel 中只显示日期部分而不显示小时、分钟和秒部分,可以在保存数据到 Excel 之前,使用 strftime 函数将日期时间格式化为所需的日期格式。gpt的解答。

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    初学者使用R语言读取、写出文件(csvtxtexcelrdata等)的注意事项

    比如有这么一个excel文件:data.xlsx,它里面的内容是这样的: 现在我们需要把它读入R里面。我推荐你使用readxl包读取Excel文件。...这个文件是.xlsx格式的,如果不是,那你需要用其他函数,比如read_xls()函数读取.xls结尾的文件; 如果你读取中文遇到乱码问题,那大概率是遇到了编码问题,这是一个很复杂的问题: 首先你可以通过点击...不太推荐直接保存为excel格式,建议使用csv格式。...如果是想把当前文件保存为csv文件,可以使用以下函数: # 把tmp这个数据框保存为csv write.csv(tmp, # 要保存的对象 file = "D:/111.csv",...# 保存到哪里,保存为什么格式,.csv不要忘记!

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    Python按需提取JSON文件数据并保存为Excel表格

    本文介绍基于Python语言,读取JSON格式的数据,提取其中的指定内容,并将提取到的数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法。...JSON格式的数据在数据信息交换过程中经常使用,但是相对而言并不直观;因此,有时我们希望将JSON格式的数据转换为Excel表格文件数据;这里就介绍一下基于Python语言,将JSON数据转换为.csv...首先,介绍将JSON格式数据转换为.csv文件数据的代码,具体如下。 #!...最后,我们将提取的数据以列表的形式写入.csv文件的一行。   接下来,我们介绍将JSON格式数据转换为.xlsx文件数据的代码,具体如下。 #!...接下来,我们将提取的数据以列表的形式写入Excel文件的一行。   最后,即可将Excel工作簿保存为名为Result_2.xlsx的文件。

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    Python读取JSON键值对并导出为.csv表格

    本文介绍基于Python,读取JSON文件数据,并将JSON文件中指定的键值对数据转换为.csv格式文件的方法。   ...在之前的文章Python按需提取JSON文件数据并保存为Excel表格中,我们就介绍过将JSON文件数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法;而本文我们将针对不同的待提取数据特征,给出另一种方法...我们现有一个JSON文件数据,是一个包含多个JSON对象的列表,如下图所示;其中,我们希望将text中的内容提取出来——text中的数据都是以键值对的形式存储的,我们希望的是,将键值对的键作为.csv格式文件的列名...,而值则是这一列对应的值;因为这个JSON数据中包含很多个text(每一个text中的所有键都是一样的,但是值不完全一致),所以我们最后就会得到一个具有很多行的.csv格式文件。   ...执行上述代码,我们即可在指定的结果.csv格式文件中看到我们转换之后的数据结果;如下图所示。其中,紫色框内部分就是列名,也就是我们提取出来的键,而值则是每一行的数据。   至此,大功告成。

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    详解Python数据处理Pandas库

    pandas库同样提供了多种方法来导出数据,将数据保存为CSV文件、Excel文件等格式。...代码示例:import pandas as pd# 将数据保存为CSV文件df.to\_csv('data.csv', index=False)# 将数据保存为Excel文件df.to\_excel('...data.xlsx', index=False)# 将数据保存到数据库import sqlite3conn = sqlite3.connect('database.db')df.to\_sql('table...\_name', conn, if\_exists='replace', index=False)在上面的例子中,我们分别将数据保存为CSV文件、Excel文件和数据库。...通过pandas提供的相应函数,我们可以方便地将数据导出到不同的目标。三、数据查看和筛选查看数据。pandas库提供了多种方法来查看数据,包括查看数据头部、尾部、摘要统计信息等。

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    pandas.DataFrame.to_csv函数入门

    其中,to_csv函数是pandas库中非常常用的一个函数,用于将DataFrame对象中的数据保存为CSV(逗号分隔值)文件。...header:是否将列名保存为CSV文件的第一行,默认为True。index:是否将行索引保存为CSV文件的第一列,默认为True。mode:保存文件的模式,默认为"w"(覆盖写入)。...下面我将详细介绍一下​​to_csv​​函数的缺点,并且列举出一些类似的函数。缺点:内存消耗:当DataFrame中的数据量非常大时,使用​​to_csv​​函数保存数据可能会占用大量的内存。...类似的函数:​​pandas.DataFrame.to_excel​​:与​​to_csv​​函数功能类似,但是将数据保存为Excel文件格式(.xlsx)。​​...pandas.DataFrame.to_json​​:该函数可以将DataFrame中的数据保存为JSON格式的文件。​​

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    文件操作

    背景 一般情况下我们需要分析的数据都是存储在文件中,那么利用 R 分析数据的第一步就是将输入读入 R 语言。如果分析的数据是记录在纸质载体上,还需要将数据手动录入,然后保存为一个文件。...有些情况下还有需要处理其他统计软件生成的文件,例如 Excel 生成的 xlsx 格式文件等。R 可以很方便地读写多种格式文件。...一、文件类型 1、csv 逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)...通常将文件保存为一个变量。读入文件之后,需要验证文件是否读入成功,通常使用 head 函数截取文件头部显示出来,判断格式是否正确,在 Rstudio 中也可以使用 View()函数将全部内容显示出来。...= x,sheetName = "dta",file = "dta.xlsx",append = F) 六、其他 R 数据格式 除了常规各种文本表格之外,R 还提供了两种文件格式,分别是

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    Python与Excel协同应用初学者指南

    考虑使用Python的标准PET-8格式,例如:下划线、破折号、驼峰式大小写,文本每一部分的第一个字母大写,或者偏向使用短名字而不是长名字或句子。 尽量避免使用包含特殊字符的名称,例如?...还可以在代码中给出该文件夹的绝对路径,而不是更改计划编写Python代码的目录。绝对路径将确保无论在哪里编写Python代码,它都能够获取数据。...如何将数据框架写入Excel文件 由于使用.csv或.xlsx文件格式在Pandas中装载和读取文件,类似地,可以将Pandas数据框架保存为使用.xlsx的Excel文件,或保存为.csv文件。...读取和格式化Excel文件:xlrd 如果想从具有.xls或.xlsx扩展名的文件中读取和操作数据,该软件包非常理想。...图21 xlrd提供了一些函数,可以使用这些函数仅检索或筛选特定的工作表,而不是整个工作簿。

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    R语言︱文件读入、读出一些方法罗列(批量xlsx文件、数据库、文本txt、文件夹)

    、write.csv、readLine(字符型格式常用)。...(file.choose()): read.table(file.choose()) header来确定数据文件中第一行是不是标题; sep指定分隔符,默认是空格; quote是引号,默认就是双引号...xlsx包加载成功后,用read.xlsx就可以直接读取xlsx文件,还可以指定读取的行和段,以及第几个表,以及可以保存为xlsx文件,这个包还是很强大的。...文件——先转换为CSV后读入 CSV读入的速度较快,笔者这边整理的是一种EXCEL VBA把xlsx先转换为csv,然后利用read.csv导入的办法。...如果我想得到,这样格式的呢: 您好 格式 读取 需要调整ecol,默认的ecol="\n",就是回车,所以会造成换行,所以需要换成“\r”,同时中间需要有空格分开,所以最终ecol="\r\ "用【

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    Python他不香吗?四、五行代码就能搞定几百份表格的拆分!

    我们经常会在工作中遇见,类似下图中的表格(原始表格共计5136条数据),上级要求你将品名列的商品筛选出来,并按照“品名+.xlsx”的格式单独保存为一个exce工作簿,或者以品名为名保存为多个工作表,这样数据少了还好说...代码实现 导入模块和文件: import pandas as pd df = pd.read_csv('价格.csv') 本文关键步骤是通过两个方法实现的,两个方法会分别实现如何取值、保存为工作表以及工作簿...;而关键步骤代码量最多不会超过三行,最少的只有两行;两个方法其实差不多,差别只函数在于两个函数。...保存为工作表: with pd.ExcelWriter('价格总表.xlsx') as writer: for i in df['品名'].unique(): # 用unique()取出的唯一值创建工作表...# 保存为工作表: with pd.ExcelWriter('价格总表1.xlsx') as writer: # i为品名唯一值,e为数据分组 for i, e in df.groupby

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    基于Python实现对各种数据文件的操作

    常见的数据文件类型如下: txt csv excel(xls\xlsx) 在线网页数据 pdf\word 其他数据软件格式 1 txt文件 更多参考:https://docs.python.org/3.../demo_xlsx.xlsx') # pandas.read_excel()函数来读取文件 # sheet_name=0表示读取第一个sheet,也可以指定要读取的sheet的名称(字符串格式) #...(file_excel,sheet_name=0,header=0,encoding='utf-8') # dataframe.to_csv()保存csv文件 df_excel.to_excel('out_excel.xlsx...,e.g.wb.save('new.xlsx') # 关闭工作簿 wb.close() 如果要批量从多个统一格式的excel文件中读取多个单元格或者写入数据,不妨考虑此方法。...pandas, https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html,将数据保存为dataframe 通常网络爬虫的步骤如下: 分析网页请求规范

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    从零开始的异世界生信学习 R语言部分 04 文件的读写与认知

    ,header参数表示将文件的第一行作为列名,默认为F 图片 图片 读取csv文件 #2.读取ex2.csv ex2 csv("ex2.csv") 图片 ex2 csv(...列名是什么 dim(soft) colnames(soft) 将数据框导出成表格文件 #5.将soft导出为csv write.csv(soft,file = "soft.csv") #导出成csv格式...write.table(soft,file = "soft.txt") #导出成txt格式 图片 R特有的数据保存格式: Rdata #6.将soft保存为Rdata并加载。..., wf1 xlsx") #读取xlsx文件 wf xlsx") #可以吧多个sheet文件的excel文件导入成列表模式 a = import...export(b,"jimmyzhenbang.xlsx") #导出后也为多列表的xlsx文件 export(b$Sheet1,"jimmyzhenbang.csv") #可以将列表中的一部分就可以导出

    1.4K40

    R语言基础4(文件读写)

    CSV格式用R语言打开test =read.csv(file="")##直接读取失败就需要加一些参数write.csv(test,file="example.csv")test =read.table(...分隔符逗号,空格,制表符(\t)Rdata——R语言的数据保存格式保存的是R语言的变量,不是表格文件,支持多个变量保存在同一个Rdatasave(test,file="example.Rdata")load...列名是什么dim(soft)colnames(soft)#5.将soft导出为csvwrite.csv(soft,file = "soft.csv")#6.将soft保存为Rdata并加载。...save(soft,file = "soft.Rdata")rm(list = ls())load(file = "soft.Rdata")文件的本质是由生成他的函数决定的,不是后缀决定的。...")#导出为普通表格文件export(iris,file = "iris.csv")#导出列表ls = split(iris,iris$Species)export(ls,file = "ls.xlsx

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    Excel文件常见格式及其作用

    xls xlsx xlsb xlsm xltx xlam 1,2,3,4,5,6 一共6个格式 这就是我们今天要说的六个Excel格式 xls 这是我刚学习Office时候的格式 那时候还是Excel...那么有可能就是格式不对了 xlsx 在Office 2007发布之后 开始用xlsx格式 这个格式对比xls 1 多了个x 2 行列更多 3 文件体积更小 关于第3点 由于xlsx可能保存了xls所没有的功能...更小 至于功能上有没有其他影响我还没有发现 如果你发现了 不妨和我分享一下 扩展一下 xltx 这个格式叫'模板'格式 双击这个格式的文件 会自动新建一份该文件的副本 并在保存的时候另存为新的文件...如果要编辑这个格式的文件 得右键→打开 可以用在票据打印的时候 xlam 这个格式叫'加载宏' 类似于我们常常见到的各种Excel工具箱或Excel内置的数据分析等等 你也可以做一份自己常用的功能文件保存为...以上 今日问题: csv格式的文件最大行数是多少?

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    2023.4生信马拉松day5-文件读写

    课前提示——解决问题的正确姿势 图片 本节内容大纲 图片 1.认识csv格式和分隔符 -(1)认识csv文件及其打开方式 ① excel打开——csv的默认打开方式 ② 记事本(txt文本阅读器)打开...tab separated values,空格分隔文件; 但是:纯文本文件的后缀只起提示作用,只是约定俗成,不决定其具体是什么样的东西(实际输入了什么分隔符就是什么分隔符); 2.将表格文件读取到R语言里...要起新的名字生成新的文件——便于重复分析过程和重现分析结果; 4.R 特有的数据保存格式:R data -(1)R语言特有的格式,只有R可以打开,无法用其他软件打开; -(2)保存的是变量,不是表格文件...(com.set,file="com.set.csv") # 5.保存为Rdata,再加载它 save(com.set,file = "com.set.Rdata") rm(list = ls())...") test = import_list ("aabb.xlsx")

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    【好消息】Python和Excel终于可以互通了!!

    今天小编为大家分享一篇使用python将大量数据导出到Excel中的技巧心得,可以让Python和Excel的数据实现互通!具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助(建议在电脑端阅读,代码案例较多)。...执行完毕,由txt格式文件保存为Excel文件的任务" defrun_main_save_to_excel_with_xlwt(self): print" 4....执行完毕,由txt格式文件保存为Excel文件的任务" if__name__ =='__main__': print"create handle Excel Object" obj_handle_excel...() '''测试读出文件,注意openpyxl不可以读取xls的文件,xlrd不可以读取xlsx格式的文件''' #obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("...因此面对需要导出大量数据到excel的情况,你将有如下三种选择: 换一种存储格式,如保存为CSV文件 使用openpyxl—,因为它支持对Excel 2007+ xlsx/xlsm format的处理

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