Jupyter notebook 导出的csv 文件是乱码的解决方案

最新推荐文章于 2024-07-15 11:21:36 发布
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分类专栏： python 小知识 文章标签： CSV
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/smartbits_mark/article/details/87872219
本文介绍了一种解决pysparkDataFrame转换为CSV文件时出现中文乱码的方法。通过将CSV文件以ANSI编码方式打开，再另存为UTF-8编码，解决了导出文件中中文显示乱码的问题。文章提供了具体的pyspark导出代码示例。

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本人使用的是Jupyter notebook 编辑器做数据分析的，API 是pyspark,有时候需要把 pyspark DataFrame 转成 pandas Dataframe,然后转成CSV 文件去汇报工作，发现有中文导出的时候是乱码，问了运维的同事的他们已经设置成了UTF-8 的模式，我在代码里也设置了UTF-8 .后来发现是CSV的问题，先将CSV用txt记事本打开，然后选择ANSI编码方式。另存为，点编码这里，这里的编码有这么几种选择，最后用excel去打开就可以了。

这里写图片描述

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pyspark 导出代码:

aa1 = aa.toPandas()

aa1.to_csv('output_file.csv')

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也就是说很可能是我的编码类型出了问题，我需要指定一下。GBK编码适用于主要包含中文字符的文本，而UTF-8编码适用于包含多种字符的文本，尤其是在国际化和跨平台的应用中更为常用。默认编码取决于平台。在Windows中，'cp1252'但是'utf-8'在Linux中。因此，我们也不能依赖默认编码，否则我们的代码在不同平台上的行为会有所不同。不知道为啥，表格转csv然后就导出啊？因此，在以文本模式处理文件时，强烈建议指定编码类型。可以看到已经成功了，那么至此问题解决了！
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把csv文件用记事本打开，然后选择“另存为”，设置编码为”utf-8“。选文件类型”所有文件”。文件名字“xxxx.csv”。 再upload到jupyter里面，用pd.read_csv就可以正常打开。 这篇文章很有用。 pandas_csv读取中文乱码问题_Urila的博客-优快云博客_pandas读取csv中文乱码 ...
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jupyter notebook读取csv文件
06-28
### 回答1： Jupyter Notebook 可以使用 pandas 库来读取 csv 文件。具体步骤如下： 1. 导入 pandas 库 ```python import pandas as pd ``` 2. 使用 pandas 的 read_csv() 方法读取 csv 文件 ```python df = pd.read_csv('filename.csv') ``` 其中，'filename.csv' 是你要读取的 csv 文件的文件名。 3. 查看读取的数据 ```python df.head() ``` 这将显示读取的前五行数据。如果你想查看更多行，可以在括号中指定行数，例如： ```python df.head(10) ``` 这将显示前十行数据。 注意：在使用 Jupyter Notebook 时，你需要确保 csv 文件与你的 notebook 文件在同一目录下，或者你需要指定 csv 文件的完整路径。 ### 回答2： Jupyter Notebook是一个基于Web的交互式计算环境，常用于数据分析和机器学习等领域。在Jupyter Notebook中，可以使用pandas库来读取和操作CSV文件。 CSV文件是一种常见的用于存储和传输表格数据的文件格式，其数据以逗号分隔，每行表示一行数据，每列表示一个字段。 在Jupyter Notebook中，可以使用pandas库中的read_csv函数来读取CSV文件。其基本语法为： ``` python import pandas as pd df = pd.read_csv('filename.csv') ``` 其中，filename.csv表示要读取的CSV文件的路径和文件名。如果CSV文件与Jupyter Notebook文件在同一目录下，则只需要文件名即可。 read_csv函数会将CSV文件中的数据读取为一个DataFrame对象，可以通过指定参数来对读取的数据进行解析和处理。常见的参数有： - sep：指定数据分隔符，默认为逗号 - header：指定数据的列名行，默认为0，即将第一行作为列名 - index_col：指定哪一列作为索引列 - usecols：指定要读取的列名或列号 - dtype：指定每列的数据类型 - na_values：指定缺失值 例如，如果要读取一个以制表符分隔的CSV文件，可以指定sep参数为'\t'： ``` python df = pd.read_csv('filename.csv', sep='\t') ``` 如果CSV文件中没有列名行，可以将header参数设置为None： ``` python df = pd.read_csv('filename.csv', header=None) ``` 如果需要对读取的数据进行分析和处理，可以使用pandas库中的各种函数和方法，例如describe、head、tail、groupby等。 总之，Jupyter Notebook可以使用pandas库方便地读取和操作CSV文件，帮助用户更高效地进行数据分析和处理。 ### 回答3： Jupyter notebook是数据科学和机器学习领域广泛使用的工具之一。在Jupyter notebook中，我们可以使用Python等编程语言来处理和分析数据。CSV文件是一种常用的数据格式，通常用于存储和传输表格数据。在Jupyter notebook中，我们可以使用pandas库来读取和处理CSV文件。 使用pandas库读取CSV文件非常简单。首先，我们需要导入pandas库，然后使用read_csv()函数来读取CSV文件。例如，以下代码可以读取名为“data.csv”的CSV文件并将其存储在一个名为“data”的pandas数据框中： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') ``` 上述代码中，我们首先导入pandas库，然后使用pd.read_csv()函数读取CSV文件。该函数带有一个参数，即CSV文件的文件名。在这种情况下，我们将文件名设置为“data.csv”。 读取CSV文件后，我们可以使用pandas库提供的各种函数来处理和分析数据。例如，我们可以使用head()函数查看前几行数据，使用describe()函数查看数据的统计信息，使用groupby()函数对数据进行分组，使用plot()函数绘制图表等等。 总之，在Jupyter notebook中读取CSV文件是非常简单和方便的。我们只需要导入pandas库，使用read_csv()函数读取文件，然后使用pandas库提供的函数处理和分析数据即可。
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