Pandas로 CSV 파일을 읽는 동안 발생하는 디코딩 오류
이 문제는 CSV 파일을 Pandas로 읽을 때 발생하며 그 결과 다음 오류가 발생합니다.
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xda in position 6: invalid continuation byte
근본 원인은 종종 인코딩 불일치로 인해 발생합니다. CSV 파일.
해결책
이 오류를 해결하기 위해 read_csv 함수는 인코딩 매개변수를 제공합니다. 적절한 인코딩을 지정하면 Pandas가 파일을 올바르게 해석하도록 지시할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 인코딩은 다음과 같습니다.
- UTF-8: 인코딩 = "utf-8"
- ISO-8859-1: 인코딩 = "ISO-8859-1"
- Latin-1: 인코딩 = "latin"
- Windows-1252: 인코딩 = "cp1252"
예를 들어 CSV 파일이 ISO-8859-1로 인코딩된 경우 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
data = pd.read_csv(filepath, names=fields, encoding="ISO-8859-1")
올바른 파일인지 확인 인코딩
올바른 인코딩이 확실하지 않은 경우 enca와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 또는 파일을 분석할 파일:
- enca: 파일 인코딩에 대한 자세한 보고서를 제공합니다.
- 파일: 표시합니다. 인코딩을 포함한 파일에 대한 간략한 설명
추가 리소스
- [Pandas CSV 문서](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html)
- [Python CSV 파일 예](https://www.pythonprogramming.net/parse-csv-python-file/)
- [유니코드 문자 및 인코딩](https://realpython.com/python-encodings-guide/)
위 내용은 CSV 파일을 읽을 때 Pandas의 UnicodeDecodeError를 어떻게 수정할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


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