


Wie behebe ich Unicode-Fehler und erstelle tabulatorgetrennte Dateien beim Exportieren von Pandas-DataFrames in CSV?
Fehlerbehebung bei Unicode-Kodierungsfehlern beim Schreiben von Pandas-Datenrahmen in CSV
Beim Exportieren von Pandas-Datenrahmen in CSV-Dateien kann es zu UnicodeEncodeError kommen, wenn Ihre Daten Nicht-ASCII-Zeichen enthalten. Lassen Sie uns sowohl den Fehler als auch eine zusätzliche Frage zum Schreiben tabulatorgetrennter Dateien ansprechen.
Unicode-Kodierungsfehler
Um in eine CSV-Datei mit Unicode-Zeichen zu schreiben, geben Sie eine Kodierung an kompatibel mit Ihren Daten. Verwenden Sie das Kodierungsargument in to_csv():
df.to_csv(file_name, sep='\t', encoding='utf-8')
Für die meisten Unicode-Zeichen ist UTF-8 ausreichend.
Schreiben in eine tabulatorgetrennte Datei
Pandas verfügt nicht über eine spezielle „To-Tab“-Methode. Sie können jedoch mithilfe des sep-Arguments in to_csv() manuell durch Tabulatoren trennen:
df.to_csv(file_name, sep='\t', encoding='utf-8')
Zusätzliche Optionen
Zusätzlich zur Angabe der Codierung und des Trennzeichens können Sie Möglicherweise möchten Sie auch den Index deaktivieren und einen Header hinzufügen:
df.to_csv(file_name, sep='\t', encoding='utf-8', index=False, header=True)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich Unicode-Fehler und erstelle tabulatorgetrennte Dateien beim Exportieren von Pandas-DataFrames in CSV?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
