Pandas df.to_csv()方法编码问题的解决方法

Pandas df.to_csv()方法编码问题的解决方法

在本文中,我们将介绍Pandas中df.to_csv()方法遇到编码问题的解决方法。特别是在使用该方法将数据导出为.csv文件时,有些负数符号(-)会显示为一些垃圾字符,影响文件的可读性。

阅读更多:Pandas 教程

问题示例

我们先来看一个例子。假设我们有一个数据框df,它包含三列数据和一些负数值:

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8],
        'C': [-9.87, -6.54, -3.21, 0]}
df = pd.DataFrame(data)
Python

我们可以将这个数据框保存在当前目录下的”file.csv”文件中:

df.to_csv("file.csv", index=False, encoding="utf-8")
Python

然而,当我们打开”file.csv”文件时,会发现第三列的负数值变成了一堆垃圾字符:

A,B,C
1,5,-9.8715
2,,-6.5418
3,7,-3.2172
4,8,0.00000000
Text

这种情况下,我们该怎么办呢?

解决方法

实际上,Pandas在保存数据框时,采用的是系统默认编码,也就是locale.getpreferredencoding()。而该编码通常是系统的本地编码,可能无法兼容其他软件和操作系统。因此,我们需要手动设置导出文件的编码方式。

对于负数符号问题,我们需要将导出文件的编码改成”utf-8-sig”。其中”-sig”表示在开头加入BOM(Byte Order Mark)的标记,这样其他软件就可以自动识别文件编码方式。

因此,我们需要改变导出文件的代码如下:

df.to_csv("file.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
Python

现在,我们再打开”file.csv”文件,就能看到正确的负数符号了:

A,B,C
1,5,-9.8715
2,,-6.5418
3,7,-3.2172
4,8,0.000000000000000
Text

总结

Pandas中df.to_csv()方法默认采用系统的本地编码,而该编码通常无法兼容其他软件和操作系统。因此,在导出文件时,我们需要手动设置编码方式,以兼容其他软件。对于负数符号问题,我们需要将编码方式设置为”utf-8-sig”,并在开头加入BOM标记。这样就能避免负数符号在.csv文件中的误变形。

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