Pandas库DataFrame写入csv文件出现中文乱码问题解决方法

最新推荐文章于 2025-07-13 00:15:00 发布

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分类专栏：利用python进行数据分析

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本文介绍了一种在使用DataFrame的to_csv()方法输出CSV文件时遇到的中文乱码问题及解决方案。通过调整编码参数为'utf_8_sig'，成功解决了中文字符在CSV文件中的乱码问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题：

使用 DataFrame 的 to_csv() 方法实现csv文件输出时，文件中出现中文乱码

In [1]: frame.to_csv(r'C:\Users\dell\Desktop\wechat.csv', index=False,
   ...: encoding="utf_8")

参数中设置了"utf_8"仍属不管用，结果如下：

解决方案

df.to_csv("cnn_predict_result.csv", encoding="utf_8_sig")

In [2]: frame.to_csv(r'C:\Users\dell\Desktop\wechat1.csv', index=False,
   ...: encoding="utf_8_sig")

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解决Python写入CSV文件时出现乱码的问题

09-20

2322

本文介绍了三种解决Python写入CSV文件时出现乱码的方法。在使用Python编程语言处理CSV文件时，有时候会遇到乱码的问题。本文将介绍几种解决Python写入CSV文件时出现乱码问题的方法，并提供相应的源代码示例。CSV文件的编码方式通常是UTF-8，而Python的默认编码方式是ASCII。另一种解决乱码问题的方法是使用pandas库。pandas是一个强大的数据处理库，可以轻松地读取、写入和处理CSV文件。如果以上两种方法无法解决乱码问题，我们可以尝试使用codecs库。方法一：指定编码方式。

pandas读取外部数据---（1）使用pandas读取和写入csv文件

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12-30

7186

pandas.read_csv()语法及综合案例： 1、使用pandas读取csv文件的全部数据：pd.read_csv("filepath",[encoding='编码']) 2、使用pandas读取csv文件的指定列方法：usecols=[0,1,2,...] 3、使用pandas读取csv文件的指定行方法：[skiprows=n],nrows=m 4、使用pandas写入CSV文件df.to_csv(path_or_buf,[sep=’,’, na_rep=”, ....])

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02-16

2584

dataframe保存至csv乱码当我们将dataframe保存至csv，用excel打开出现乱码的时候，不妨加上encoding = ‘utf_8_sig’ df_1_weekday_morning.to_csv('路段1早高峰.csv',encoding = 'utf_8_sig') 如果还不行，反正编码就是’gbk’，’utf-8’，’unicode_escape’，‘utf_8_sig’如果出现转码错误就互换一下 ...

python csv 格式文件中文乱码问题解决方法

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4万+

我遇到的问题是使用pandas的DataFrame to_csv方法实现csv文件输出，但是遇到中文乱码问题，已验证的正确的方法是： df.to_csv("cnn_predict_result.csv",encoding="utf_8_sig") --------------------------------------------------------------------

python pandas导出包含中文的csv文件时乱码问题

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06-01

367

此时，可以使用 encoding='utf-8-sig' 或者 encoding='gbk'（更推荐前者）导出 csv，再使用 excel 打开，中文就不会乱码了。当 dataframe 中包含中文时，如果直接导出 csv 文件，或者指定 encoding='utf-8'时，使用 excel 打开文件时，中文会显示乱码。

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使用 # 显式指定要选择的列 query = db.session.query(model).with_entities(*model.__table__.columns)# print(output.getvalue().decode('utf-8')) # 检查输出的 CSV 文件内容。# print(output.getvalue().decode('utf-8')) # 检查输出的 CSV 文件内容。# flash('无效的数据类型', 'danger')# 处理导出数据的逻辑。

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### 如何使用 Pandas 将 DataFrame 数据保存到 CSV 文件在 Python 中，`pandas` 是一个强大的数据分析工具库，提供了 `to_csv()` 方法来将 DataFrame 对象的数据保存为 CSV 文件。通过设置不同的参数，可以灵活控制输出文件的内容和格式。以下是实现此功能的核心代码示例： ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = { '姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [28, 34, 42], '城市': ['北京', '上海', '广州'] } df = pd.DataFrame(data) # 使用 to_csv() 方法将 DataFrame 保存为 CSV 文件 df.to_csv("data.csv", index=False) # 参数 index=False 表示不保存行索引 print("数据已成功保存为 data.csv 文件") ``` 上述代码展示了如何创建一个简单的 DataFrame 并将其保存为名为 `data.csv` 的文件[^1]。其中，`index=False` 参数的作用是防止将默认的行索引写入 CSV 文件中[^4]。如果需要进一步自定义输出文件，可以通过调整其他参数来满足需求。例如： - **sep**: 设置字段分隔符，默认为逗号 `,`。 - **encoding**: 指定编码方式，通常使用 `'utf-8'` 或 `'gbk'` 来处理中文字符。 - **header**: 是否写入列名，默认为 `True`。下面是一个更复杂的例子，展示如何指定编码和其他选项： ```python df.to_csv("data_custom.csv", sep='\t', encoding='utf-8', index=False) print("带有自定义选项的数据已保存为 data_custom.csv 文件") ``` 在这个例子中，`sep='\t'` 将字段之间的分隔符改为制表符 `\t`，而 `encoding='utf-8'` 则确保文件能够正确存储包含特殊字符（如中文）的数据。 #### 注意事项当保存含有非 ASCII 字符（如中文或其他语言文字）的 DataFrame 时，建议显式指定编码参数以避免乱码问题。例如，在 Windows 系统上可能需要使用 `'gbk'` 编码而不是默认的 `'utf-8'`。 --- ###