Jupyter notebook 导出的csv 文件是乱码的解决方案

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')

### 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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