Pandas で CSV ファイルを読み取るときにデコード エラーが発生しました
この問題は、CSV ファイルを Pandas に読み取るときに発生し、次のエラーが発生します。
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xda in position 6: invalid continuation byte
根本的な原因は、多くの場合、 CSV ファイルのエンコーディング。
解決策
このエラーを解決するために、read_csv 関数はエンコーディング パラメーターを提供します。適切なエンコーディングを指定することで、ファイルを正しく解釈するように Pandas に指示できます。一般的に使用されるエンコーディングは次のとおりです。
- UTF-8: エンコーディング = "utf-8"
- ISO-8859-1: エンコーディング = "ISO-8859-1"
- Latin-1: エンコーディング = "latin"
- Windows-1252: エンコーディング = "cp1252"
たとえば、CSV ファイルが ISO-8859-1 でエンコードされている場合は、次のコードを使用できます。
data = pd.read_csv(filepath, names=fields, encoding="ISO-8859-1")
正しいコードの決定エンコーディング
正しいエンコーディングがわからない場合は、次を使用できます。ファイルを分析するための enca や file などのツール:
- enca: ファイルのエンコーディングに関する詳細なレポートを提供します。
- file: ファイルの簡単な説明を表示します。エンコーディング。
追加リソース
- [Pandas CSV ドキュメント](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/) pandas.read_csv.html)
- [Python CSV ファイル例](https://www.pythonprogramming.net/parse-csv-python-file/)
- [Unicode 文字とエンコーディング](https://realpython.com/python-encodings-guide/)
以上がCSV ファイルを読み取るときに発生する Pandas の UnicodeDecodeError を修正するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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