CSV（Comma Separated Values）是一种常用的文件格式，用于在不同的应用程序之间共享数据。在处理 CSV 文件时，可能会遇到乱码问题，因为 CSV 文件通常是用不同的编码格式保存的，而 Python 默认的编码格式为 UTF-8。

以下是一些可以解决 CSV 文件读写乱码问题的方法：

指定编码格式

在使用 Python 打开 CSV 文件时，可以指定编码格式来解决乱码问题。例如，如果 CSV 文件是用 GBK 编码格式保存的，则可以在读取文件时指定 GBK 编码格式：

import csv

with open('file.csv', 'r', encoding='GBK') as f:

reader = csv.reader(f)

for row in reader:

print(row)

同样，如果要将数据写入 CSV 文件时，可以指定编码格式：

import csv

with open('file.csv', 'w', encoding='GBK', newline='') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow(['列1', '列2'])

writer.writerow(['数据1', '数据2'])

使用 codecs 模块

另一种解决乱码问题的方法是使用 Python 的 codecs 模块。codecs 模块提供了对各种编码格式的支持，并且可以在读取和写入文件时指定编码格式。

import codecs

import csv

with codecs.open('file.csv', 'r', encoding='GBK') as f:

reader = csv.reader(f)

for row in reader:

print(row)

同样，如果要将数据写入 CSV 文件时，也可以使用 codecs 模块：

import codecs

import csv

with codecs.open('file.csv', 'w', encoding='GBK', newline='') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow(['列1', '列2'])

writer.writerow(['数据1', '数据2'])

使用 pandas 库

如果 CSV 文件包含大量的数据和复杂的结构，则使用 pandas 库可能更加方便和有效。pandas 库提供了 read_csv() 和 to_csv() 函数，可以轻松地读取和写入 CSV 文件，并且可以处理各种编码格式。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', encoding='GBK')

print(df)

df.to_csv('file.csv', encoding='GBK', index=False)

以上是解决 CSV 文件读写乱码问题的几种方法。根据具体的情况选择合适的方法，可以轻松地处理 CSV 文件并避免乱码问题。