csv 文件读写乱码问题的一个简单解决方法

今天扼要总结一个处理csv文件乱码问题，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。

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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：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. # coding: utf-8 
    2.   
  
  
  
  2. # @author: zhenguo 
    3.   
  
  
  
  3. # @date: 2020-12-16 
    4.   
  
  
  
  4. # @describe: functions about automatic file processing 
    5.   
  
  
  
  5.  
    6.   
  
  
  
  6. import pandas as pd   
    7.   
  
  
  
  7. import os  
    8.   
  
  
  
  8. import chardet 
    9.

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：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. def get_encoding(filename): 
    2.   
  
  
  
  2.     """ 
    3.   
  
  
  
  3.     返回文件编码格式 
    4.   
  
  
  
  4.     """ 
    5.   
  
  
  
  5.     with open(filename,'rb') as f: 
    6.   
  
  
  
  6.         return chardet.detect(f.read())['encoding'] 
    7.

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：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. def to_utf8(filename): 
    2.   
  
  
  
  2.     """ 
    3.   
  
  
  
  3.     保存为 to_utf-8 
    4.   
  
  
  
  4.     """ 
    5.   
  
  
  
  5.     encoding = get_encoding(filename) 
    6.   
  
  
  
  6.     ext = os.path.splitext(filename) 
    7.   
  
  
  
  7.     if ext[1] =='.csv': 
    8.   
  
  
  
  8.         if 'gb' in encoding or 'GB' in encoding: 
    9.   
  
  
  
  9.             df = pd.read_csv(filename,engine='python',encoding='GBK') 
    10.   
  
  
  
  10.         else: 
    11.   
  
  
  
  11.             df = pd.read_csv(filename,engine='python',encoding='utf-8') 
    12.   
  
  
  
  12.         df.to_excel(ext[0]+'.xlsx') 
    13.   
  
  
  
  13.     elif ext[1]=='.xls' or ext[1] == '.xlsx': 
    14.   
  
  
  
  14.         if 'gb' in encoding or 'GB' in encoding: 
    15.   
  
  
  
  15.             df = pd.read_excel(filename,encoding='GBK') 
    16.   
  
  
  
  16.         else: 
    17.   
  
  
  
  17.             df = pd.read_excel(filename,encoding='utf-8') 
    18.   
  
  
  
  18.         df.to_excel(filename) 
    19.   
  
  
  
  19.     else: 
    20.   
  
  
  
  20.         print('only support csv, xls, xlsx format') 
    21.

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：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. def batch_to_utf8(path,ext_name='csv'): 
    2.   
  
  
  
  2.     """ 
    3.   
  
  
  
  3.     path下，后缀为 ext_name的乱码文件，批量转化为可读文件 
    4.   
  
  
  
  4.     """ 
    5.   
  
  
  
  5.     for file in os.listdir(path): 
    6.   
  
  
  
  6.         if os.path.splitext(file)[1]=='.'+ext_name: 
    7.   
  
  
  
  7.             to_utf8(os.path.join(path,file)) 
    8.

调用：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. if __name__ == '__main__': 
    2.   
  
  
  
  2.   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 
    3.

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。

名称栏目：csv 文件读写乱码问题的一个简单解决方法
标题URL：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news30/105330.html

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