解决Python调用df.to_csv()出现中文乱码的问题_F11 - 专业站长和开发者的学习网站

本站首页收藏本站

广告位联系

APP正在开发中...

返回顶部

分享到

解决Python调用df.to_csv()出现中文乱码的问题

python 来源：互联网作者：佚名发布时间：2024-09-18 21:49:33 人浏览

摘要

Python调用df.to_csv()出现中文乱码 1 2 3 4 df = pd.DataFrame(data=total_info, columns=[公司全名, 公司简称, 公司规模, 融资阶段, 区域, 职位名称, 工作经验, 学历要求, 薪资, 职位福利, 经营范围, 职位类型, 公

Python调用df.to_csv()出现中文乱码

df = pd.DataFrame(data=total_info,

columns=[‘公司全名', ‘公司简称', ‘公司规模', ‘融资阶段', ‘区域', ‘职位名称', ‘工作经验', ‘学历要求', ‘薪资', ‘职位福利', ‘经营范围',

‘职位类型', ‘公司福利', ‘第二职位类型', ‘城市'])

df.to_csv(‘C:/Users/Shinelon/Desktop/Python_development_engineer.csv', index=False)

结果出现乱码：

解决方案

加上**encoding=“utf_8_sig”**就好了。

1	df.to_csv(‘C:/Users/Shinelon/Desktop/Python_development_engineer.csv', encoding=“utf_8_sig”)

注意注意

‘utf-8’ 和 ‘utf_8_sig’ 的区别：

”utf-8“ 是以字节为编码单元，它的字节顺序在所有系统中都是一样的，没有字节序问题，因此它不需要BOM，所以当用"utf-8"编码方式读取带有BOM的文件时，它会把BOM当做是文件内容来处理。
“uft-8-sig"中sig（ signature ）是"带有签名的utf-8”，所以"utf-8-sig"读取带有BOM的"utf-8文件时"会把BOM单独处理，与文本内容隔离开。

您可能感兴趣的文章 :

原文链接 :

Tag : python(929)中文乱码(6)

Python中跳出循环的两种方法

我们经常遇到循环在进行到某一个特定的值时，需要跳出循环，或跳过这个值，python中早已为我们准备了这样的参数:break,continue 比如下面的
解决Python调用df.to_csv()出现中文乱码的问题

Python调用df.to_csv()出现中文乱码 1 2 3 4 df = pd.DataFrame(data=total_info, columns=[公司全名, 公司简称, 公司规模, 融资阶段, 区域, 职位名称, 工作经验
PyTorch池化层详解及作用

在深度学习中，池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中的关键组成部分。池化层的主要功能是对特征图进行降维和减少计算量，同时
python实现列表推导式与生成器的介绍

列表推导式和生成器是 Python 中的两个非常有用的工具。它们可以帮助你以简洁和高效的方式创建和处理数据集合。了解它们的用法不仅可以
python关于图片和base64互转的三种方式

通过cv2进行转换 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 import cv2 import base64 import numpy as np def img_to_base64(img_array): # 传入图片为RGB格式numpy矩阵，
Python虚拟环境virtualenv安装的详细教程保姆级(Wi

虚拟环境安装工作中我们经常会根据不同的项目切换不同的python环境，如果仅仅是在本地就安装一个python环境，项目移植也要重新配置环境
python中eval的用法介绍

python中eval的用法 eval(字符串) 能够以Python表达式的方式解析并执行字符串，并将返回结果输出。 eval()函数将去掉字符串的两个引号，将其解
Python使用切片移动元素位置的代码

一.基本介绍 1.切片基础在 Python 中，切片是指从序列类型（如列表、字符串、元组等）中提取子序列的过程。切片的基本语法如下： 1 seq
Python使用FastApi发送Post请求的步骤

一.基本介绍 FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API，它基于 Python 3.6 及以上版本。在 FastAPI 中发送 POST 请求，通常是
pytorch GPU和CPU模型相互加载方式

1 pytorch保存模型的两种方式 1.1 直接保存模型并读取 1 2 3 4 5 6 7 # 创建你的模型实例对象: model model = net() ## 保存模型 torch.save(model, model_name