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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!
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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！这里是创新互联网站，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！