Question

我在pandas中有一个数据帧，我想写一个CSV文件。我这样做是用的：

df.to_csv('out.csv')

得到错误：

UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\u03b1' in position 20: ordinal not in range(128)

有没有办法轻松解决这个问题（即我的数据框中有unicode字符）？有没有办法用标签来分隔制表符分隔文件，而不是使用例如CSV。一个'to-tab'方法（我认为不存在）？

Answer 1

要通过标签分隔，您可以使用to_csv的sep参数：

df.to_csv(file_name, sep='\t')

要使用特定编码（例如'utf-8'），请使用encoding参数：

df.to_csv(file_name, sep='\t', encoding='utf-8')

Answer 2

使用DataFrame方法将to_csv对象存储到 csv文件时，您可能不需要存储前面的索引 DataFrame对象的每个行。>

您可以通过将False布尔值传递给index参数来避免。

有点像：

df.to_csv(file_name, encoding='utf-8', index=False)

因此，如果您的DataFrame对象类似于：

  Color  Number
0   red     22
1  blue     10

csv文件将存储：

Color,Number
red,22
blue,10

而不是（传递默认值 True的情况）

,Color,Number
0,red,22
1,blue,10

Answer 3

如果您遇到与＃ut;-utf-8＆＃39;并希望逐个细胞，你可以尝试以下。

Python 2

（其中＆＃34; df＆＃34;是您的DataFrame对象。）

for column in df.columns:
    for idx in df[column].index:
        x = df.get_value(idx,column)
        try:
            x = unicode(x.encode('utf-8','ignore'),errors ='ignore') if type(x) == unicode else unicode(str(x),errors='ignore')
            df.set_value(idx,column,x)
        except Exception:
            print 'encoding error: {0} {1}'.format(idx,column)
            df.set_value(idx,column,'')
            continue

然后尝试：

df.to_csv(file_name)

您可以通过以下方式检查列的编码：

for column in df.columns:
    print '{0} {1}'.format(str(type(df[column][0])),str(column))

警告：错误=＆＃39;忽略＆＃39;只会省略字符，例如

IN: unicode('Regenexx\xae',errors='ignore')
OUT: u'Regenexx'

Python 3

for column in df.columns:
    for idx in df[column].index:
        x = df.get_value(idx,column)
        try:
            x = x if type(x) == str else str(x).encode('utf-8','ignore').decode('utf-8','ignore')
            df.set_value(idx,column,x)
        except Exception:
            print('encoding error: {0} {1}'.format(idx,column))
            df.set_value(idx,column,'')
            continue

Answer 4

如果您不需要索引。

 df.to_csv("out.csv", index=False)

Answer 5

如果您同时指定UTF-8编码，有时会遇到这些问题。我建议您在写入文件时在读取文件和相同编码时指定编码。这可能会解决您的问题。

Answer 6

这可能不是这种情况的答案，但由于我与 .to_csv 有相同的错误消息，我尝试了 .toCSV（＆＃39; name.csv＆＃39; ）并且错误消息不同（＆＃34;＆＃39; SparseDataFrame＆＃39;对象没有属性＆＃39; toCSV＆＃39;＆＃34;）。因此，通过将数据帧转换为密集数据帧来解决问题

df.to_dense().to_csv("submission.csv", index = False, sep=',', encoding='utf-8')

Answer 7

要将熊猫DataFrame写入CSV文件，您将需要DataFrame.to_csv。此函数提供许多具有合理默认值的参数，您将经常需要覆盖这些参数以适合您的特定用例。例如，您可能要使用其他分隔符，更改日期时间格式或在写入时删除索引。 to_csv可以传递参数来满足这些要求。

这是一张表格，列出了一些写入CSV文件的常见情况以及可以用于它们的相应参数。

Write to CSV ma dude

脚注


假定默认分隔符为逗号（','）。除非您知道需要，否则请勿更改。

默认情况下，df的索引被写为第一列。如果您的DataFrame没有索引（IOW，df.index是默认的RangeIndex），则在写入时将需要设置index=False。为了用另一种方式解释这一点，如果您的数据确实有索引，则可以（并且应该）使用index=True或将其完全省略（默认值为True）。

如果要写入字符串数据，那么最好设置此参数，以便其他应用程序知道如何读取数据。这样也可以避免您在保存时可能遇到的UnicodeEncodeError个潜在问题。
  如果要将大型DataFrame（> 100K行）写入磁盘，建议使用
压缩，因为压缩会导致输出文件小得多。   OTOH，这意味着写入时间将增加（因此，   读取时间，因为文件需要解压缩。）

Answer 8

在Windows中使用完整路径导出文件的示例，如果文件具有标题：

res

例如，如果您想存储在脚本所在目录的文件夹中，并以 utf-8编码和选项卡作为分隔符：

df.to_csv (r'C:\Users\John\Desktop\export_dataframe.csv', index = None, header=True)

Answer 9

如果 avobe 解决方案不适用于任何人或 CSV 被搞乱，只需像这样从行中删除 sep='\t'：

df.to_csv(file_name, encoding='utf-8')

Answer 10

对于简单的csv数据框。在您的问题中还提供答案。这不是上述错误的答案

df.to_csv('output.csv')

我发帖是因为我在上面的答案中找到了csv的df，它显示了错误。

将pandas DataFrame写入CSV文件

10 个答案: