csv 文件读写乱码问题的一个简单解决方法

今天扼要总结一个处理csv文件乱码问题，可能你有类似经历，用excel打开一个csv文件，中文全部显示乱码。然后，手动用notepad++打开，修改编码为utf-8并保存后，再用excel打开显示正常。

今天使用Python，很少代码就能将上面过程自动化。首先，导入3个模块：

# coding: utf-8 
# @author: zhenguo 
# @date: 2020-12-16 
# @describe: functions about automatic file processing 
 
import pandas as pd   
import os  
import chardet 

chardet 模块用于得到文件的编码格式，pandas 按照这个格式读取，然后保存为xlsx格式。

获取filename文件的编码格式：

def get_encoding(filename): 
    """ 
    返回文件编码格式 
    """ 
    with open(filename,'rb') as f: 
        return chardet.detect(f.read())['encoding'] 

保存为utf-8编码xlsx格式文件，支持csv, xls, xlsx 格式的文件乱码处理。需要注意，如果读入文件为csv格式，保存时要使用xlsx格式：

def to_utf8(filename): 
    """ 
    保存为 to_utf-8 
    """ 
    encoding = get_encoding(filename) 
    ext = os.path.splitext(filename) 
    if ext[1] =='.csv': 
        if 'gb' in encoding or 'GB' in encoding: 
            df = pd.read_csv(filename,engine='python',encoding='GBK') 
        else: 
            df = pd.read_csv(filename,engine='python',encoding='utf-8') 
        df.to_excel(ext[0]+'.xlsx') 
    elif ext[1]=='.xls' or ext[1] == '.xlsx': 
        if 'gb' in encoding or 'GB' in encoding: 
            df = pd.read_excel(filename,encoding='GBK') 
        else: 
            df = pd.read_excel(filename,encoding='utf-8') 
        df.to_excel(filename) 
    else: 
        print('only support csv, xls, xlsx format') 

上面函数实现单个文件转化，下面batch_to_utf8 实现目录 path 下所有后缀为ext_name文件的批量乱码转化：

def batch_to_utf8(path,ext_name='csv'): 
    """ 
    path下，后缀为 ext_name的乱码文件，批量转化为可读文件 
    """ 
    for file in os.listdir(path): 
        if os.path.splitext(file)[1]=='.'+ext_name: 
            to_utf8(os.path.join(path,file)) 

调用：

if __name__ == '__main__': 
  batch_to_utf8('.') # 对当前目录下的所有csv文件保存为xlsx格式,utf-8编码的文件 

文件读写时乱码问题，经常会遇到，相信今天这篇文章里的to_utf8，batch_to_utf8函数会解决这个问题，你如果后面遇到，不妨直接引用这两个函数尝试下。