- 使用 `pandas.read_csv()` 读取文件：**输电设备运行数据.csv** -设置中文显示，防止图表乱码 - 确保读取的数据包含以下字段： - `device_id` - `device_type` - `环境温度(℃)` - `电压(V)` - `电流(A)` - `湿度(%)` - `震动值(mm/s)` - `运维记录数` - `是否故障` - 使用 `df.head()` 查看前几行数据，初步了解数据结构和样本分布

<think>我们使用pandas读取CSV文件，并检查字段是否符合要求，同时设置中文显示以防止图表乱码。步骤：1.导入pandas库2.设置中文字体显示，这样绘图时不会出现乱码（这里使用plt.rcParams设置，如果需要绘图的话）3.使用pd.read_csv读取文件4.检查指定的列是否在数据框中，如果不在，需要提示5.使用head查看前几行数据注意：如果文件中没有指定的列，我们可以选择报错或者只保留有的列（根据需求，这里要求确保包含指定字段，所以如果缺少则报错）但是，由于用户要求确保包含指定字段，我们可以在读取后检查列名，如果缺少某个字段，则抛出异常。另外，关于中文显示，我们除了设置pandas的显示（pandas默认支持中文显示，但图表可能需要设置matplotlib的字体），但问题中只提到设置中文显示防止图表乱码，这里可能指的是在后续的图表中显示中文，所以我们需要设置matplotlib的字体。不过，题目要求是读取csv并查看数据，可能暂时不需要绘图，但为了后续使用，我们一并设置。但是，注意：如果用户当前环境没有中文字体，可能需要另外处理。这里我们使用SimHei字体（黑体）作为示例，如果系统没有，可以尝试其他中文字体或者忽略（因为题目要求设置中文显示，我们假设有该字体）。由于我们还没有绘图，所以先设置好，以备后续使用。另外，如果CSV文件中的列名与指定的不完全一致（比如多了空格等），我们可以尝试清洗列名（比如去除空格），但用户指定的字段名称是固定的，所以我们严格按照用户指定的字段来检查。读取文件的代码：我们假设文件在当前工作目录，否则需要给出完整路径。如果用户指定的字段在CSV文件中不存在，我们将抛出ValueError。步骤：1.导入pandas和matplotlib.pyplot（为了设置字体）2.设置matplotlib的字体（为了以后绘图）3.读取CSV文件4.检查列名：将读取的列名与指定的字段列表比较，看看是否全部包含。注意：CSV文件中可能包含额外的列，我们只需要确保指定的列存在即可。5.如果缺少某些列，则报错并列出缺少的列。6.如果都存在，则使用head显示前几行。但是，用户要求确保包含指定字段，所以我们检查这些字段是否存在。注意：用户指定的字段中有一个是中文括号，注意在CSV文件中列名可能使用全角括号或者半角括号，这里用户给出的列名是“环境温度(℃)”、“电压(V)”等，括号是半角，℃是全角。因此，我们需要确保CSV文件中的列名与用户指定的完全一致吗？还是允许有差异？这里按照严格一致处理，因为如果用户指定了列名，我们希望CSV文件中的列名就是这些。考虑到CSV文件可能存在列名不一致（比如大小写、空格等），但用户给定的列名是确定的，所以我们不改变用户给定的列名，要求CSV文件列名与之一致。如果CSV文件中的列名与用户指定的列名不完全一致，我们可以尝试用以下方法处理：-去除列名两边的空格-将列名中的全角括号转换为半角（或者反过来）？但这里用户指定的是半角括号和全角摄氏度符号，所以可能比较麻烦。不过，由于用户没有提到需要处理列名不一致的情况，所以我们先直接检查。我们也可以考虑在读取时指定列名，但这样会覆盖原有的列名，如果用户希望使用CSV文件中的列名，那么覆盖可能不合适。所以，我们首先按照CSV文件的列名读取，然后检查是否包含用户指定的列名。如果发现不一致，我们可以尝试将用户指定的列名与读取的列名进行模糊匹配？但是，为了简单，这里我们要求列名必须严格一致。因此，代码步骤：1.读取文件，查看列名2.检查指定的列是否在列名列表中另外，为了防止中文乱码，我们在读取数据后，还会设置pandas的显示选项（以便在控制台正确显示中文），但pandas默认支持UTF-8，所以如果文件是UTF-8编码，且控制台支持中文，应该没问题。不过，在Windows系统上，控制台可能默认不是UTF-8，因此可能需要设置。但题目要求主要是图表不出现乱码，所以设置matplotlib即可。对于控制台显示，我们无法强制控制，但可以尝试设置pandas的显示编码（但pandas输出到控制台是使用系统编码）。如果出现乱码，可能需要调整系统终端编码或使用支持中文的IDE。这里，我们设置matplotlib支持中文，并设置显示中文。另外，用户没有指定文件编码，我们假设为UTF-8，如果文件不是UTF-8，可能需要指定encoding参数。综上所述，我们编写如下代码：</think> 以下是使用pandas读取CSV文件并验证字段的完整解决方案： ```python # 导入必要库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文显示 (防止图表和数据显示乱码) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) try: # 读取CSV文件 file_path = '输电设备运行数据.csv' df = pd.read_csv(file_path) # 验证必须包含的字段 required_columns = [ 'device_id', 'device_type', '环境温度(℃)', '电压(V)', '电流(A)', '湿度(%)', '震动值(mm/s)', '运维记录数', '是否故障' ] # 检查缺失字段 missing_cols = [col for col in required_columns if col not in df.columns] if missing_cols: raise ValueError(f"CSV文件缺少必要字段: {', '.join(missing_cols)}") # 显示数据结构信息 print("="*50) print("数据读取成功！包含字段验证通过") print(f"总行数: {len(df)}, 列数: {len(df.columns)}") print("="*50) print("\n前5行数据预览:") print(df.head()) except FileNotFoundError: print(f"错误: 文件 '{file_path}' 未找到") except Exception as e: print(f"数据处理错误: {str(e)}") ``` ### 关键步骤说明： 1. **中文显示设置**： - 通过`plt.rcParams`设置Matplotlib中文支持 - 使用`pd.set_option`确保DataFrame正确显示中文字符 2. **CSV读取**： - `pd.read_csv()`自动处理CSV基础格式 - 添加错误处理应对文件不存在情况 3. **字段验证**： - 检查9个必需字段是否存在 - 若字段缺失，明确提示缺少的具体字段名称 4. **数据预览**： - 使用`df.head()`展示前5行数据 - 输出数据维度信息（行数/列数） ### 常见问题处理： - 如果出现编码错误，可添加`encoding='gbk'`或`encoding='utf-8'`参数： ```python df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk') # 中文常用编码 ``` - 若字段名称有空格差异，建议先标准化列名： ```python df.columns = df.columns.str.strip() # 去除列名空格 ``` ### 示例输出： ``` ================================================== 数据读取成功！包含字段验证通过 总行数: 1200, 列数: 9 ================================================== 前5行数据预览: device_id device_type 环境温度(℃) 电压(V) 电流(A) 湿度(%) 震动值(mm/s) 运维记录数 是否故障 0 DEV2023001 变压器 28.5 220 150.2 45 0.5 3 0 1 DEV2023002 断路器 30.1 380 205.8 52 0.8 2 0 ... ``` ### 重要提示： 请确保CSV文件： 1. 位于当前工作目录 2. 包含确切的字段名称（建议提前在Excel中检查列名） 3. 使用标准中文标点符号（避免全角/半角符号混用） 如果需要后续处理建议，请告知具体分析需求。