如何解决csv文件读写乱码问题

本篇内容主要讲解"如何解决csv文件读写乱码问题"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"如何解决csv文件读写乱码问题"吧!

可能你有类似经历，用excel打开一个csv文件，中文全部显示乱码。然后，手动用notepad++打开，修改编码为utf-8并保存后，再用excel打开显示正常。

今天使用Python，很少代码就能将上面过程自动化。首先，导入3个模块：

# coding: utf-8 # @author: zhenguo # @date: 2020-12-16 # @describe: functions about automatic file processing  import pandas as pd   import os  import chardet

chardet 模块用于得到文件的编码格式，pandas 按照这个格式读取，然后保存为xlsx格式。

获取filename文件的编码格式：

def get_encoding(filename):     """     返回文件编码格式     """     with open(filename,'rb') as f:         return chardet.detect(f.read())['encoding']

保存为utf-8编码xlsx格式文件，支持csv, xls, xlsx 格式的文件乱码处理。需要注意，如果读入文件为csv格式，保存时要使用xlsx格式：

def to_utf8(filename):     """     保存为 to_utf-8     """     encoding = get_encoding(filename)     ext = os.path.splitext(filename)     if ext[1] =='.csv':         if 'gb' in encoding or 'GB' in encoding:             df = pd.read_csv(filename,engine='python',encoding='GBK')         else:             df = pd.read_csv(filename,engine='python',encoding='utf-8')         df.to_excel(ext[0]+'.xlsx')     elif ext[1]=='.xls' or ext[1] == '.xlsx':         if 'gb' in encoding or 'GB' in encoding:             df = pd.read_excel(filename,encoding='GBK')         else:             df = pd.read_excel(filename,encoding='utf-8')         df.to_excel(filename)     else:         print('only support csv, xls, xlsx format')

上面函数实现单个文件转化，下面batch_to_utf8 实现目录 path 下所有后缀为ext_name文件的批量乱码转化：

def batch_to_utf8(path,ext_name='csv'):     """     path下，后缀为 ext_name的乱码文件，批量转化为可读文件     """     for file in os.listdir(path):         if os.path.splitext(file)[1]=='.'+ext_name:             to_utf8(os.path.join(path,file))

调用：

if __name__ == '__main__':   batch_to_utf8('.') # 对当前目录下的所有csv文件保存为xlsx格式,utf-8编码的文件

文件读写时乱码问题，经常会遇到，相信今天这篇文章里的to_utf8，batch_to_utf8函数会解决这个问题，你如果后面遇到，不妨直接引用这两个函数尝试下。

到此，相信大家对"如何解决csv文件读写乱码问题"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！