


Comment puis-je résoudre UnicodeDecodeError lors de la lecture de fichiers CSV dans Pandas ?
UnicodeDecodeError : résolution des problèmes d'encodage lors de la lecture de fichiers CSV dans Pandas
Introduction
Travailler avec Les fichiers CSV présentent souvent des problèmes d'encodage, en particulier lorsqu'ils rencontrent des caractères non pris en charge par l'encodage par défaut. Pandas, une bibliothèque de manipulation de données populaire en Python, fournit la méthode read_csv() pour importer des données à partir de fichiers CSV. Cependant, cette méthode peut parfois rencontrer l'UnicodeDecodeError lorsqu'elle traite des caractères codés Unicode.
Analyse des erreurs
Le message d'erreur fourni indique que la méthode read_csv() est en difficulté pour décoder un octet dans le fichier en utilisant le codage UTF-8 par défaut. L'octet de continuation non valide suggère que le fichier a peut-être été encodé avec un encodage différent.
Résolution du problème
Pour résoudre cette erreur, vous pouvez spécifier explicitement l'encodage lorsque lire le fichier CSV. Pandas fournit le paramètre d'encodage à cet effet. Les approches suivantes peuvent être utilisées :
-
Encodage ISO-8859-1 :
Utilisez l'encodage ISO-8859-1, qui est couramment utilisé pour les langues occidentales. Jeux de caractères européens :data = pd.read_csv(filepath, encoding="ISO-8859-1")
Copier après la connexion -
UTF-8 Encodage :
Vous pouvez également essayer d'utiliser l'encodage UTF-8, qui convient aux jeux de caractères mondiaux :data = pd.read_csv(filepath, encoding="utf-8")
Copier après la connexion
Autres alias pour ISO-8859-1, tels que comme « latin » ou « cp1252 », peut également être utilisé. Reportez-vous à la documentation Pandas ou à la documentation Python pour une liste complète des encodages pris en charge.
Détection de l'encodage de fichier
Si vous n'êtes pas sûr de l'encodage du fichier CSV, vous pouvez utiliser des outils comme enca, file -i sous Linux ou file -I sous macOS pour déterminer le bon encodage.
Ressources supplémentaires
- [Documentation Pandas read_csv()](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference /api/pandas.read_csv.html)
- [Module Python csv Exemples](https://docs.python.org/3/library/csv.html#examples)
- [Ce que tout développeur devrait savoir sur Unicode et les jeux de caractères](https://unicode.org/ rapports/tr15/)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
