#-*- coding:utf8 -*- clo=['名称','链接','价格','作者','出版社','日期'] data_frame = pd.DataFrame(da, columns=clo) data_frame.to_csv('数据.csv',encoding='utf_8_sig')
python pandas生成csv文件乱码解决方案
2023-02-16
147
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
python pandas生成csv文件乱码解决方案
目录
相关文章
|
3天前
|
索引
Python
如何在Python中使用Pandas库进行季节性调整？
在Python中使用Pandas和Statsmodels进行季节性调整的步骤包括：导入pandas和seasonal_decompose模块，准备时间序列DataFrame，调用`seasonal_decompose()`函数分解数据为趋势、季节性和残差，可选地绘制图表分析，以及根据需求去除季节性影响（如将原始数据减去季节性成分）。这是对时间序列数据进行季节性分析的基础流程。
19
2
2
|
1天前
|
数据挖掘
数据处理
索引
|
1天前
|
数据挖掘
数据处理
索引
如何使用Python的Pandas库进行数据筛选和过滤？
Pandas是Python数据分析的核心库，提供DataFrame数据结构。基本步骤包括导入库、创建DataFrame及进行数据筛选。示例代码展示了如何通过布尔索引、`query()`和`loc[]`方法筛选`Age`大于19的记录。
9
0
0
|
2天前
|
数据处理
Python
如何使用Python的Pandas库进行数据排序和排名
【4月更文挑战第22天】Pandas Python库提供数据排序和排名功能。使用`sort_values()`按列进行升序或降序排序，如`df.sort_values(by='A', ascending=False)`。`rank()`函数用于计算排名，如`df['A'].rank(ascending=False)`。多列操作可传入列名列表，如`df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])`和分别对'A'、'B'列排名。
13
2
2
|
3天前
|
Python
如何使用Python的Pandas库进行数据缺失值处理？
Pandas在Python中提供多种处理缺失值的方法：1) 使用`isnull()`检查；2) `dropna()`删除含缺失值的行或列；3) `fillna()`用常数、前后值填充；4) `interpolate()`进行插值填充。根据需求选择合适的方法处理数据缺失。
34
9
9
|
5天前
|
索引
Python
如何使用Python的Pandas库进行数据透视表（pivot table）操作？
使用Pandas在Python中创建数据透视表的步骤包括：安装Pandas库，导入它，创建或读取数据（如DataFrame），使用`pd.pivot_table()`指定数据框、行索引、列索引和值，计算聚合函数（如平均分），并可打印或保存结果到文件。这允许对数据进行高效汇总和分析。
10
2
2
|
6天前
|
存储
Python
|
6天前
|
JSON
关系型数据库
数据库
《Python 简易速速上手小册》第6章：Python 文件和数据持久化（2024 最新版）
《Python 简易速速上手小册》第6章：Python 文件和数据持久化（2024 最新版）
33
0
0
|
6天前
|
数据挖掘
索引
Python
|
6天前
|
数据安全/隐私保护
Python
Python文件与目录操作：面试中的高频考点
【4月更文挑战第15天】本文介绍了Python文件和目录操作的面试重点，包括文件的读写、目录遍历及权限管理。强调了文件关闭、异常处理、特殊文件判断以及权限位和权限字符串的理解。提供了代码示例，如读写文件、遍历目录和更改文件权限，帮助读者在面试中表现出色。掌握这些技能将对编程求职之路大有裨益。
17
0
0
热门文章
最新文章
1
阿里云 MaxCompute MaxFrame 开启免费邀测，统一 Python 开发生态
2
使用Python实现DBSCAN聚类算法
3
在Python Web开发过程中：数据库与缓存，MySQL和NoSQL数据库的主要差异是什么？
4
【Python】python天气数据抓取与数据分析（源码+论文）【独一无二】
5
Python 学习之路 01基础入门---【Python安装，Python程序基本组成】
6
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（十一）(1)
7
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（一）(1)
8
Python速成篇（基础语法）上
9
Python函数使用(四)
10
Python 数据分析（PYDA）第三版（三）（1）
1
python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现
10
2
如何使用Python的Pandas库进行数据筛选和过滤？
9
3
如何使用Pandas进行数据合并？
8
4
如何在Pandas中对数据集进行多级分组并进行聚合计算？
18
5
如何使用Python的Pandas库进行数据排序和排名
13
6
如何使用Python的Pandas库进行数据缺失值处理？
34
7
如何在Python中使用Pandas库进行季节性调整？
19
8
《Pandas 简易速速上手小册》第7章：Pandas 文本和类别数据处理（2024 最新版）
24
9
如何使用Python的Pandas库进行数据透视表（pivot table）操作？
10
10
Pandas一键解析代理IP与代理IP池的维护
24