python的pandas读取excel时显示gbk怎么办

Posted 2023-04-18

参考技术A 根据相关信息了解，可以在读取Excel文件时使用encoding参数来指定编码格式为‘gbk’，例如pd.read_excel(filename, encoding='gbk')即可解决此问题。 参考技术B 你可以使用python的pandas库中的read_excel函数来解决这个问题，并将参数encoding设置为utf-8，从而保证读取excel文件时不会出现乱码现象 参考技术C 解决方案
\email\ham中的23.txt中第二段多了一个®（使用记事本打开显示的是“？”），导致解码失败，删除‘®’之后便可以继续执行。
使用windows-1252编码的方式读取txt，open txt文档时加一条encoding='windows-1252'，
open('email/spam/%d.txt' % i, encoding="windows-1252").read()。 参考技术D 如果知道编码方式可以在open时指定
book = open_workbook('123.xls',encoding='cp1252')

在 Pandas 中使用 multiIndexing 时显示所有索引值

【中文标题】在 Pandas 中使用 multiIndexing 时显示所有索引值

【英文标题】：Showing all index values when using multiIndexing in Pandas

【发布时间】：2016-11-07 18:11:33

【问题描述】：

我希望在查看我的 DataFrame 时，我会看到 multiIndex 的所有值，包括后续行对于其中一个级别具有相同索引时。这是一个例子：

arrays = [['20', '50', '20', '20'],['N/A', 'N/A', '10', '30']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['Jim', 'Betty'])
pd.DataFrame([np.random.rand(1)]*4,index=index)

输出是：

                                0
Jim         Betty           
20          N/A          0.954973
50          N/A          0.954973
20          10           0.954973
            30           0.954973

我想在西南角也有一个 20。也就是说，我希望我的 DataFrame 是：

                                0
Jim         Betty           
20          N/A          0.954973
50          N/A          0.954973
20          10           0.954973
20          30           0.954973

Pandas 有能力做到这一点吗？

【参考方案1】：

您需要将display.multi_sparse 设置为False：

#if need temporary use option
with pd.option_context('display.multi_sparse', False):
    print (df)

                  0
Jim Betty          
20  N/A    0.201643
50  N/A    0.201643
20  10     0.201643
20  30     0.201643

如果整个笔记本都需要此显示选项，则可以按如下方式一劳永逸地设置该选项：

# if permanent use
import pandas as pd
pd.options.display.multi_sparse = False

Documentation:

display.multi_sparse真 “稀疏化” MultiIndex 显示（不在组内的外层显示重复元素）