CSV文件：Comma-Separated Values，中文叫，逗号分隔值或者字符分割值，其文件以纯文本的形式存储表格数据。该文件是一个字符序列，可以由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分割。每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其他字符或者字符串。所有的记录都有完全相同的字段序列，相当于一个结构化表的纯文本形式。
用文本文件、EXcel或者类似与文本文件的都可以打开CSV文件。 
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2023-06-17 19:25:42
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CSV是逗号分隔值的英文缩写，通常都是纯文本文件。CSV格式是分隔的数据格式，有字段/列分隔的逗号字符和记录/行分隔换行符。通常CSV文件可以用EXCEL正常打开，但是许多人都有这样的经历，使用EXCEL打开后，原本应该出现中文地方都变成乱码了。这种情况怎么解决呢？如下图：
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2023-07-17 23:29:23
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问题最近处理数据时需要将txt文件转化成csv格式，txt中正常存储显示的中文在写入到csv文件时变成了乱码，文件的编码未能正确处理中文，需要在写入csv文件时指定编码。 解决方法csvfile = file('data.csv', 'wb')
# Display chinese correctly
csvfile.write(codecs.BOM_UTF8)
spamwriter = csv.w
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2023-06-17 19:17:00
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最近在学习python爬虫，需要将爬取的数据存储为csv格式，方便用Excel打开更直观的分析。（这里应用的是豆瓣的排行榜，爬虫入门好像逃不脱这个网站，哈哈）python 中csv的代码段是这样的：import csv
csv_headers = {'剧名','评分','年份','参与评论数'}
# 打开一个用来存储数据的文件（文件可以是已经存在，也可以是不存在）
f = open('douba
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2023-07-07 17:00:35
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今天在使用python的csv库将数据写入csv文件时候，出现了中文乱码问题，解决方法是在写入文件前，先指定utf-8编码，如下： import csv
import codecs
if __name__ == "__main__":
file_name = "data.csv"
with open(file_name, "wb") as f:
f
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2023-06-30 14:48:54
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需求：
按行解析读取csv文件存入关系型数据库——主要是中文字体解析；
遇到的问题：
直接解析出来的数据为list形式，而且编码格式为unicode;
解决问题：
前提了解：
中文编码的规则 —— GB2312 字符串在Python内部的表示是unicode编码，在做编码转换时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码（decode）成unicode，再从unicode
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2023-06-17 20:02:34
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经常遇到小伙伴，文件读取乱码问题，今天把所有方法都给你1、读csvfilename='xxx.csv'
pd.read_csv(filename)
pd.read_csv(filename,encoding='GBK')
pd.read_csv(filename,encoding='utf-8')
pd.read_csv(filename,encoding='utf-8-sig')
pd
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2023-06-17 19:16:50
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一、前言 在Linux下面用python进行数据处理，然后输出为csv格式，如果没有中文一切正常，但是如果有中文，就会出现乱码的问题,本篇将讲述怎么处理这个问题 二、处理过程 原始代码#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import csv
#import codecs
with open('test.csv', 'wb') as csvf
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2023-06-17 19:15:30
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最近接触到CSV相关的导出需求，考虑到这是一个比较常用的需求，结合自己的一些思考实践，在这儿记录下来分享给大家。CSV是什么？按照我的理解，简单来说就是以逗号进行分隔我们的数据，是一种以.csv结尾的文本文件。维基百科这样的解释：CSV：逗号分隔值(Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号)，其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)
csv是一种通用的文件格式，它能被导入各种PC表格及数据库中。csv文件里的一行即为数据表的一行。生成的数据表字段会自动用半角逗号隔开。csv文件可用记事本和excel打开，用记事本打开时会显示逗号，用excel打开时没有逗号，逗号是用来分列的,同时还可用Editplus打开。 将本地csv文件复制到pycharm，首次打开非.py文件时需要选择格式：举例说明，打开方式选错出现乱码的情况
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2023-06-17 19:26:01
593阅读
# 如何实现Python读取CSV乱码
## 概述
在实际开发中，我们经常会遇到需要读取CSV文件的情况。然而，有时候我们可能会遇到一些乱码问题，导致读取的数据无法正常显示。本文将针对这个问题进行详细介绍，并提供解决方案。
## 流程概览
首先，让我们来看一下整个处理流程的概览。下表展示了需要执行的步骤以及对应的代码：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| --- | --- | ---
原创
2023-08-30 04:37:27
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# Python读取CSV文件中的乱码问题
在数据分析中，CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件是最常用的数据存储格式之一。它简单易用，很多应用程序和编程语言都支持CSV文件的读取与写入。然而，在使用Python读取CSV文件时，经常会遇到乱码问题。本文将在介绍乱码原因的基础上，给出解决方法，并附上相关代码示例和可视化图表。
## 为什么会出现乱码
乱码主要是
# 如何解决Python CSV读取乱码问题
## 引言
在日常的数据处理中，我们经常需要读取和处理CSV文件。然而，当CSV文件包含非ASCII字符时，我们可能会遇到乱码问题。本文将介绍如何使用Python读取包含非ASCII字符的CSV文件，并解决乱码问题。
## 解决步骤概览
为了更好地帮助你理解整个解决流程，我将在下面的表格中列出每个步骤以及相应的代码。
| 步骤
# 如何解决 Python 读取 CSV 文件的乱码问题
在数据处理和分析过程中，CSV 文件是我们常用的数据存储格式之一。但是，在读取 CSV 文件时，常常会遇到乱码问题。这主要是由于编码不匹配导致的。本文将为你提供一个解决 CSV 文件乱码的详细流程，并附上相应的代码示例，帮助你顺利读取 CSV 文件。
## 流程概述
首先，我们来看看解决 CSV 乱码问题的整体步骤。以下是一个流程表：
# 如何解决Python CSV导出乱码问题
## 一、问题描述
在Python中，使用csv模块导出数据时，有时候会遇到中文乱码的问题。这篇文章将指导你如何解决这一问题。
## 二、整体流程
下面是解决Python CSV导出乱码问题的整体流程：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 解决Python CSV导出乱码问题
今天修改程序，需要写入csv文件，发现中文会乱码，后来查了下，可以设置文件写入属性后，就可以解决：import csv
import codecs
list=['a101','b101']
sumlist=[]
for str in list:
templist=[]
templist.append('a')
templist.append('b')
templis
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2023-06-19 13:55:38
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首先附上可以正常输出中文的完整代码。汉字乱码输出的解决方法是pd.read_csv函数要多携带一个参数encoding='gbk'，指明编码方式。import pandas as pd
import os
import jieba.analyse
pinglun = " " # 全部评论内容组合
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2023-06-01 10:11:40
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解决的思路因编码格式不同造成乱码，所以转换下编码格式就可以了。方法一：以导入数据的方式打开.CSV文件。打开Excel并新建一个空白的表，然后点【数据】——>【从文本/CSV】——>然后选择你要导入的.CSV文件——>【导入】然后选择【文件原始格式】中的选项(如果不知道到底是什么编码，只能一个一个试了)，建议先尝试 Unicode (UTF-8) ，还是乱码再换其他的。直到预览
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2023-09-08 22:32:27
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python 3之后当然不存在乱码问题了。python 2的乱码问题有时就有点头疼了。(代码均为在windows下测试)示例：保存为test1.py报错信息如下：解决办法：我将代码保存为test.py，运行：不出所料，第八行输出的为乱码，第九行第十行输出正常,这是在开头加上了第二行# -*- coding: utf-8 -*-，至于第一行在windows下会忽略，在linux下机器会知道这是要运行
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2023-06-17 19:28:57
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工作原因，常常不能实现完全的线上化(即，所有数据都在线上完成，不需要导入导出)，而导出Excel常常比修炼成仙还慢，因此，我们将数据库文件导出到本地使用的时候，常常使用的方法的是导成CSV格式。而csv格式的也常常出现导出的中文乱码，或者蹿行等问题，从而陷入两难境地。老板要数据，你却导不出来，急死人了。1.问题：我们原本要把如左图所示的数据库中的数据导出成他原本的样子，无奈成了右边的乱七八糟的东西
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2023-06-16 23:51:53
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