python產生csv檔亂碼，如何自動轉碼

作者：Eve Cole 更新時間：2024-12-16 09:12:01

Downcodes小編為您帶來關於Python產生CSV檔案亂碼問題的解決方案。 CSV檔案亂碼問題常常困擾著開發者，尤其是在處理中文資料時。本文將深入探討造成此問題的原因，並提供多種解決方法，包括明確指定文件編碼、使用第三方庫自動轉碼以及綜合解決方案，幫助您輕鬆應對編碼難題，提高資料處理效率。

Python產生的CSV檔案亂碼問題通常是由於編碼格式不一致所導致的，特別是在處理中文資料時。要解決這個問題，核心手段包括指定正確的文件編碼格式、使用第三方函式庫自動轉碼。在這兩者之間，指定正確的文件編碼格式更為直接且有效，尤其是在寫入和讀取CSV文件時明確指定'utf-8'編碼（或根據需要使用的其他編碼如'gbk'等適用於特定語言環境的編碼）。透過設定合適的編碼可以確保在不同的作業系統和編輯環境下保持文字的正確顯示，避免亂碼的問題。

一、明確指定文件編碼

在Python中，使用open函數或pandas函式庫產生CSV檔案時，可以透過encoding參數指定編碼格式。這是避免亂碼最直接的方法。對於大多數涉及中文的情況，使用encoding='utf-8-sig'通常能夠很好地解決問題。 'utf-8-sig'編碼格式在儲存檔案時會加入BOM（Byte Order Mark），這對於一些特定的應用程式（如Excel）能更好地辨識並正確顯示中文。

在使用純Python open函數寫CSV檔時，可以這樣指定編碼：

with open('example.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as file:

writer = csv.writer(file)

writer.writerow(['列名1', '列名2', '列名3'])

writer.writerow(['資料1', '資料2', '資料3'])

使用pandas函式庫時，同樣可以指定encoding參數：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'列名1': ['資料1'], '列名2': ['資料2'], '列名3': ['資料3']})

df.to_csv('example.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

二、使用第三方函式庫自動轉碼

除了手動指定編碼外，還可以利用一些第三方函式庫來實現自動轉碼，簡化編碼處理的工作量。 chardet庫和cchardet為自動檢測文件編碼提供了強大的支持，而unicodecsv則是一個支持Unicode字符的CSV庫，尤其在處理Python 2中的編碼問題上表現出色（儘管在Python 3的環境下，直接使用open函數和pandas函式庫配合正確的編碼通常已足夠）。

一個常見的使用chardet自動偵測並轉碼的範例：

import chardet

import pandas as pd

假設我們不確定文件的編碼

with open('example.csv', 'rb') as f:

result = chardet.detect(f.read())

使用偵測到的編碼讀取數據

df = pd.read_csv('example.csv', encoding=result['encoding'])

df.to_csv('example_converted.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

三、綜合解決方案

對於日常工作，將上述兩種方法結合使用，既能有效避免亂碼問題，也能提高工作效率。在寫入CSV檔案時，盡量明確指定encoding='utf-8-sig'編碼；在讀取不確定編碼的檔案時，利用chardet庫自動偵測並轉碼。此外，遇到特別棘手的編碼問題時，不妨考慮轉換成其他格式處理，例如Excel格式，使用pandas的to_excel方法，再利用Excel的相容性處理。

四、實踐建議

處理中文資料時，預設採用utf-8-sig編碼寫入CSV文件，確保相容性與準確度。對於從外部來源取得的資料文件，先使用chardet進行編碼檢測，再進行後續處理。了解並利用pandas等函式庫的進階功能，例如資料過濾、清洗，在寫入文件前進行必要的資料處理。資料處理和儲存的最佳實踐是實現自動化，考慮編寫通用函數或類，封裝讀寫檔案的邏輯，並處理常見的編碼問題，以提高效率並減少重複性工作。

透過合理運用Python處理CSV檔案的編碼方式，不僅能解決亂碼問題，更能在資料處理與分析工作中發揮重要作用，提升資料處理的品質與效率。