python关于运用pandas和numpy筛选符合条件的列来删除其所在行

Question

请问这个的encoding = 'gbk'是什么意思？然后就是那个name是在表头第一行加入这些字符吗？

代码来自这位博主https://blog.csdn.net/qq_34740277/article/details/105428261?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159196858919725222458788%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=159196858919725222458788&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_click~default-1-105428261.pc_search_back_js&utm_term=python%E7%AD%9B%E9%80%89%E5%87%BAcsv%E6%BB%A1%E8%B6%B3%E6%9F%90%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E7%9A%84%E8%A1%8C

qq_34740277

Answer 1

指定系统解码列名为中文；由于系统默认utf-8所以一般不需指定 。
我在pycharm中测试
当你发现有乱码才考虑用encode

以下是测试程序：

import pandas as pd,numpy as np
iris_data=pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\iris.csv")
df=iris_data[:10].copy()
print(df.head(3))

sepal_length sepal_width petal_length petal_width species

0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa

1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa

2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa

iris_data=pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\iris.csv",header=0,names=['长度1','宽度1','长度2','宽度2','物种'])
df=iris_data[:10].copy()
print(df.head(3))
iris_data=pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\iris.csv",header=0,names=['长度1','宽度1','长度2','宽度2','物种'],encoding='gbk')
df=iris_data[:10].copy()
print(df.head(3))
iris_data=pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\iris.csv",header=0,names=['长度1','宽度1','长度2','宽度2','物种'],encoding='utf-8')
df=iris_data[:10].copy()
print(df.head(3))
iris_data=pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\iris.csv",header=0,names=['长度1','宽度1','长度2','宽度2','物种'],encoding='ascii')
df=iris_data[:10].copy()
print(df.head(3))

C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe C:/Users/Administrator/Desktop/Fastener/Dlg/临时.py
sepal_length sepal_width petal_length petal_width species
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
长度1 宽度1 长度2 宽度2 物种
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
长度1 宽度1 长度2 宽度2 物种
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
长度1 宽度1 长度2 宽度2 物种
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
长度1 宽度1 长度2 宽度2 物种
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa

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