python讀取數據編碼問題處理

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在使用python進行文本分析時，很多時候數據來源的環境比較復雜，比如來自爬蟲數據，那么就可能包含各種意外的字符。在獲取了數據后，在文本分析之前的數據清洗時，最經常碰到的一個問題時，打開數據時的數據編碼不對的情況。HAZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

在實踐中，一般會嘗試各種不同編碼方式來嘗試讀取數據，比如，我們最常見的utf-8格式等，如果不行的話，那么可以采取自動判斷該數據的編碼格式，如果還是不行，一個可行的方式是跳過該行數據，繼續后續的數據讀取。HAZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

這個過程其實非常簡單：HAZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

導入python必要的模塊

import concurrent.futuresimport pandas as pdimport reimport numpy as npimport osimport chardet

•  concurrent.futures: 用于創建線程池，實現并行處理數據。
• pandas: 提供數據處理和分析的功能。
• re: 正則表達式庫，用于文本處理。
• numpy: 提供數值計算功能。
• os: 用于處理文件路徑和文件名。
• chardet: 用于檢測文件編碼。

幾個功能函數

clean_cell

def clean_cell(cell):    try:        return re.sub(r'[^/u4e00-/u9fa5a-zA-Z0-9]', '', str(cell))    except Exception as e:        print(f"Error in clean_cell: {e}")        return np.nan

 這個函數用于清理數據單元格，保留中文字符、英文字符和數字，其他字符將被移除。HAZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

read_file

def read_file(file_path, encoding):    _, file_extension = os.path.splitext(file_path)    if file_extension in ['.csv', '.txt']:        return pd.read_csv(file_path, encoding=encoding, on_bad_lines='skip')    elif file_extension == '.xlsx':        return pd.read_excel(file_path)    elif file_extension == '.json':        return pd.read_json(file_path)    else:        raise ValueError(f"Unsupported file format: {file_extension}")

根據文件擴展名（如 .csv, .xlsx, .json）來決定使用哪種方法讀取文件。HAZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

process_dataframe

def process_dataframe(file_path):    # 定義預設的編碼格式列表    encodings = ['utf-8', 'latin-1', 'ISO-8859-1', 'cp1252', 'gbk', 'ascii']        # 嘗試預設的編碼格式    for encoding in encodings:        try:            df = pd.read_csv(file_path, encoding=encoding, on_bad_lines='skip')            break        except UnicodeDecodeError:            continue    else:        # 如果預設的編碼格式都不適用，嘗試自動檢測編碼        try:            detected_encoding = chardet.detect(open(file_path, 'rb').read())['encoding']            df = pd.read_csv(file_path, encoding=detected_encoding, on_bad_lines='skip')        except Exception as e:            print(f"無法確定文件編碼方式或讀取文件失敗: {e}")            return None  # 或者使用其他方式處理這種情況    # 清洗數據    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:        for column in df.columns:            cleaned_column = list(executor.map(clean_cell, df[column]))            df[column] = cleaned_column    return df

此函數首先檢測文件編碼，然后讀取文件內容到 DataFrame，最后清洗每一列的數據。HAZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

主執行過程

file_path = '/path/to/GSZC_Raw.csv'  # 替換為你自己的數據路徑try:    cleaned_df = process_dataframe(file_path)    cleaned_file_path = file_path.replace('.csv', '_cleaned.csv')    cleaned_df.to_csv(cleaned_file_path, index=False)except Exception as e:    print(f"Error in main execution: {e}")

經過以上的過程，一般會解決大部分的數據編碼錯誤問題。如果在實踐中嘗試了以上方法后還是會報錯數據編碼錯誤，那么建議逐行讀取數據，但這樣通常會很慢，如果數據量不是很大的時候，可以采用這種方式，然后利用計算機多線程，提高處理數據的速度。HAZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

如果數據量很大，而出現編碼錯誤的部分很少，那么直接舍棄，可能是更好的選擇。HAZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

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