python encoding参数_pandas中DataFrame对象to_csv()方法中的encoding参数

当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候，常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误，造成读取文件错误，在这个时候，我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8"。(这个方法在上一篇博客有介绍)

据我个人经验总结(如果有错误，还希望大神斧正)，在含有中文编码的情况下，to_csv()方法的encoding参数默认为"gbk"，而read_csv()方法的encoding参数默认为"utf-8"，所以最好的防止由于编码出错导致读取错误的方法就是在to_csv()和read_csv()方法同时显式地设置相同的encoding参数。

下面来谈谈出现编码错误的原因。

原来当我们将pandas的DataFrame对象转化为csv格式文件写入硬盘的时候调用的to_csv()函数可以接受一个encoding参数(这个encoding参数决定了写入csv文件所用的编码方式)。同样的，当我们调用pd.read_csv()函数来讲csv文件读取成DataFrame对象的时候，也要传入一个与之对应的encoding参数，如下代码例子(这里的encoding编码格式设置为"utf-8"):

1 importpandas as pd2 importnumpy as np3

4 head = ["表头1" , "表头2" , "表头3"]5 l = [[1 , 2 , 3],[4,5,6] , [8 , 7 , 9]]6 df = pd.DataFrame (l , columns =head)7 df.to_csv ("testfoo.csv" , encoding = "utf-8")8

9 df2 = pd.read_csv ("testfoo.csv" , encoding = "utf-8")10 print (df2)

结果如下：

Unnamed: 0 表头1 表头2 表头3

0 0 1 2 3

1 1 4 5 6

2 2 8 7 9