Python, Pandas, CSV에서 발생하는 'UnicodeDecodeError when reading CSV file in Pandas' 문제 해결

Python, Pandas, CSV에서 발생하는 "UnicodeDecodeError when reading CSV file in Pandas" 오류 해결 방법

Python에서 Pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 읽을 때 "UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xXX"와 같은 유니코드 디코딩 오류가 발생할 수 있습니다. 이는 CSV 파일의 인코딩 방식이 Pandas의 기본 인코딩 방식인 UTF-8과 다르기 때문입니다.

해결 방법

1. CSV 파일 인코딩 확인:

   • 대부분의 텍스트 편집기는 파일의 인코딩 방식을 확인할 수 있는 기능을 제공합니다.
   • 메모장이나 Notepad++와 같은 간단한 편집기를 사용하여 CSV 파일을 열고 "另存为" 또는 "Save As" 옵션을 선택하면 인코딩 방식을 변경할 수 있습니다.
   • 인코딩 방식을 UTF-8로 설정하고 파일을 다시 저장합니다.

2. encoding 매개 변수 사용:

   • Pandas의 read_csv 함수에 encoding 매개 변수를 사용하여 CSV 파일의 인코딩 방식을 명시적으로 지정할 수 있습니다.

   import pandas as pd
   
   # CSV 파일을 UTF-8 인코딩으로 읽음
   df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8')
   

   • 만약 정확한 인코딩 방식을 모르는 경우, chardet 라이브러리를 사용하여 파일의 인코딩 방식을 자동으로 감지할 수 있습니다.

   import chardet
   import pandas as pd
   
   with open('data.csv', 'rb') as f:
       rawdata = f.read()
       encoding = chardet.detect(rawdata)['encoding']
   
   # 감지된 인코딩 방식으로 CSV 파일 읽음
   df = pd.read_csv('data.csv', encoding=encoding)
   

3. errors 매개 변수 사용:

   import pandas as pd
   
   # 오류 문자를 '?'로 바꿔 CSV 파일 읽음
   df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8', errors='replace', charmap={'?': ''})
   

참고:

• 위에 제시된 방법 외에도 다양한 해결 방법이 존재합니다.
• 문제 해결에 어려움을 겪는 경우, 구체적인 코드와 오류 메시지를 함께 공유하면 더욱 정확한 도움을 드릴 수 있습니다.

예제 코드

예제 1: encoding 매개 변수 사용

이 코드는 encoding 매개 변수를 사용하여 CSV 파일의 인코딩 방식을 명시적으로 지정합니다.

import pandas as pd

# UTF-8 인코딩으로 된 'data.csv' 파일 읽음
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8')

# 데이터프레임 출력
print(df)

예제 2: chardet 라이브러리 사용

이 코드는 chardet 라이브러리를 사용하여 CSV 파일의 인코딩 방식을 자동으로 감지합니다.

import chardet
import pandas as pd

# 'data.csv' 파일 열기
with open('data.csv', 'rb') as f:
    rawdata = f.read()
    encoding = chardet.detect(rawdata)['encoding']

# 감지된 인코딩 방식으로 파일 읽음
df = pd.read_csv('data.csv', encoding=encoding)

# 데이터프레임 출력
print(df)

예제 3: errors 매개 변수 사용

이 코드는 errors 매개 변수를 사용하여 유니코드 디코딩 오류가 발생했을 때의 동작을 지정합니다.

import pandas as pd

# 오류 문자를 '?'로 바꿔 'data.csv' 파일 읽음
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8', errors='replace', charmap={'?': ''})

# 데이터프레임 출력
print(df)

• 이 코드는 기본적인 예시이며, 실제 상황에 따라 적절하게 수정해야 할 수 있습니다.
• Pandas 문서에서 read_csv 함수와 관련된 다른 매개 변수 및 옵션에 대한 자세한 내용을 참조하십시오.

Pandas에서 CSV 파일을 읽을 때 발생하는 유니코드 디코딩 오류를 해결하는 대체 방법

Excel을 사용하여 CSV 파일 변환:

• 오래된 버전의 Excel 또는 다른 텍스트 편집기에서 만든 CSV 파일은 UTF-8 이외의 인코딩 방식으로 저장될 수 있습니다.
• 이 경우 Excel을 사용하여 CSV 파일을 열고 "다른 이름으로 저장" 옵션을 선택하여 UTF-8 형식으로 다시 저장하면 문제가 해결될 수 있습니다.

engine='python' 옵션 사용:

• Pandas read_csv 함수의 engine 매개 변수를 python으로 설정하면 Python의 기본 문자 인코딩 방식을 사용하여 CSV 파일을 읽습니다.
• 이 옵션을 사용하면 파일의 인코딩 방식을 명시적으로 지정할 필요가 없지만, 처리 속도가 다소 느려질 수 있다는 단점이 있습니다.

import pandas as pd

# engine='python' 옵션 사용하여 'data.csv' 파일 읽음
df = pd.read_csv('data.csv', engine='python')

# 데이터프레임 출력
print(df)

universal_newlines 옵션 사용:

• universal_newlines 옵션을 True로 설정하면 Pandas는 모든 유형의 줄 바꿈 문자를 처리할 수 있도록 합니다.
• 이 옵션은 특히 Mac 또는 Linux에서 만든 CSV 파일을 읽을 때 유용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# universal_newlines=True 옵션 사용하여 'data.csv' 파일 읽음
df = pd.read_csv('data.csv', universal_newlines=True)

# 데이터프레임 출력
print(df)

IPython 또는 Jupyter Notebook에서 encoding 매개 변수 사용:

• IPython 또는 Jupyter Notebook을 사용하는 경우, %マジック 명령어를 사용하여 CSV 파일을 읽을 때의 기본 인코딩 방식을 설정할 수 있습니다.

# IPython 또는 Jupyter Notebook에서 UTF-8 인코딩 설정
%マジック %encoding utf-8

# 'data.csv' 파일 읽음
df = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터프레임 출력
print(df)

open() 함수와 itertuples() 사용:

• Pandas 외 다른 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 읽는 방법도 있습니다.
• 예를 들어, 다음 코드는 open() 함수와 itertuples()를 사용하여 CSV 파일을 읽고 데이터프레임으로 변환하는 방법을 보여줍니다.

import csv

# 'data.csv' 파일 열기
with open('data.csv', 'r', encoding='UTF-8') as f:
    # CSV 딕셔너리 리더 생성
    reader = csv.DictReader(f)

    # 데이터 저장할 빈 리스트 생성
    data = []

    # 각 행을 딕셔너리로 읽고 리스트에 추가
    for row in reader:
        data.append(row)

# 리스트를 Pandas 데이터프레임으로 변환
df = pd.DataFrame(data)

# 데이터프레임 출력
print(df)

주의 사항:

• 위에 제시된 방법은 모두 특정 상황에서 유용할 수 있지만, 모든 경우에 완벽하게 작동한다는 보장은 없습니다.