Pandas如何彻底解决中文数据处理问题？详解编码设置方法

在使用Pandas处理中文数据时,常常会遇到中文显示为乱码的问题。这是因为在读取和输出数据时,编码格式没有正确指定。本文将介绍在Pandas中如何正确处理中文数据。

读取数据时指定编码
在读取CSV或Excel文件时,需要通过encoding参数指定文件中的中文编码格式,如GBK或UTF-8等。例如:

df = pd.read_csv('yourfile.csv', encoding='gbk')

如果不指定encoding,Pandas默认会以UTF-8编码读取,这会导致中文乱码。

输出数据时指定编码 

在显示或输出DataFrame数据时,也需要通过encoding参数指定相应的中文编码格式。例如:

print(df.to_string(encoding='gbk))

这会以GBK编码输出df的数据,避免中文乱码显示。

设置全局编码

可以通过pd.set_option()设置Pandas的全局输出编码:

pd.set_option('display.encoding', 'gbk') 

这会将所有Pandas输出都指定为GBK编码,实现全局支持中文显示。

编码单独列 
也可以只对DataFrame的某一列指定编码:

df['col'] = df['col'].astype(str).apply(lambda x: x.encode('gbk'))

 这会仅对df的col这一列进行GBK编码。

设置Jupyter网络绘图格式 
如果要在Jupyter Notebook中显示含有中文的图表,需要使用以下魔法命令:

%config InlineBackend.figure_format = 'retina'  
%config InlineBackend.rc = {'figure.figsize': [10, 6]}  
%matplotlib inline

这会使Jupyter Notebook的图表支持中文显示,否则图表中的中文会显示为方块。

正确处理Pandas中的中文数据主要依靠在读取和输出时正确指定编码格式,常用的有GBK和UTF-8等。除此之外,还可以通过设置全局编码或单独列编码,以及配置Jupyter图表格式等方法实现全面支持中文的Pandas数据处理。