Pythonは、主にデータ中心のpythonパッケージの素晴らしいエコシステムのために、データ分析を行うための優れた言語です。read_csvには、文字がエンコードされる方法を扱うオプションの引数encodingがあります。あなたはに試してみることができます。私はいくつかのCSVデータを読み込むためにパンダのライブラリを使用しています。私のデータでは、特定の列に文字列が含まれています。文字列"nan"は可能な値で、空の文字列です。私はパンダを使って作業していて、いくつかのcsvファイルを読む必要があります。すべてのエントリは文字列として保持されました。私はcsvに再エクスポートして、low_memory=Falseで再読していると思います。Falseとはどのくらい正確に.PythonプロジェクトでPycharmのパンダを使用してCSVファイルを読み取ろうとしています。「r」やダブルスラッシュの追加、エンコーディングの言及など、過去のすべてのソリューションを試しました。read_csvメソッドを使ってcsvファイルを読み込んでいます。私が抱えている困難は、パンダが電話番号を文字列にするのではなく、大きな数字に変換するのを防ぐことです。MySQLをDataFrameに読み込む.これはコード内の行末の問題のようです。私はドキュメンテーションでこれを見逃していましたが、偉大なキャッチ!それは私がインデックスを列として追加した場所を理解しようと、永遠に私をイライラさせました。私はパンダread_sas機能を使用しようとしています。私はSASでこのコードを実行することにより、SASデータセットを作成します。Pandasで高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。NumPyとPandasを使って両方の方法を試してみましたが、パンダを使用することには多くの利点があります。2つのCSVファイルがあります(それぞれのファイルサイズはGBです)。私は2つのCSVファイルをマージしようとしていますが、試してみるたびにコンピュータがハングします。目次.私はCSVファイルに書きたいパンダのデータフレームを持っています。プロファイルレポートはHTML5とCSS3で書かれています。パンダプロファイリングには最新のブラウザが必要です。