解决 pandas 读取 SQL Server 中的数据时，遇到 varchar 属性的中文字符显示乱码的问题（新）

通用解决办法（通杀）

1. 读取SQL server中的数据

   import pandas as pd
   from sqlalchemy import create_engine
   
   # 根据实际情况修改服务器地址、数据库名、用户名和密码
   server = 'your_server_address'
   database = 'your_database_name'
   username = 'your_username'
   password = 'your_password'
   
   # 使用 utf-8 或 gbk 字符集，根据实际情况选择
   connection_str = f'mssql+pyodbc://{username}:{password}@{server}/{database}?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server&charset=utf-8'
   engine = create_engine(connection_str)
   
   # 读取数据
   df = pd.read_sql('SELECT * FROM your_table', engine)
   

2. 使用 pandas 的 applymap() 函数将字符串列转换为正确的编码格式（全部转换）：

   def convert_encoding(value):
       if isinstance(value, str):
           try:
               # 尝试使用 utf-8 编码解码
               decoded_value = value.encode('raw_unicode_escape').decode('utf-8')
           except UnicodeDecodeError:
               try:
                   # 如果 utf-8 解码失败，尝试使用 gbk 编码解码
                   decoded_value = value.encode('raw_unicode_escape').decode('gbk')
               except UnicodeDecodeError:
                   # 如果两种编码都无法解码，返回原始值
                   decoded_value = value
           return decoded_value
       else:
           return value
   
   # 将所有字符串列转换为正确的编码格式
   df = df.applymap(convert_encoding)
   

3. 按需转换，指定特殊列进行转换

   def convert_encoding(value):
       if isinstance(value, str):
           try:
               # 尝试使用 utf-8 编码解码
               decoded_value = value.encode('raw_unicode_escape').decode('utf-8')
           except UnicodeDecodeError:
               try:
                   # 如果 utf-8 解码失败，尝试使用 gbk 编码解码
                   decoded_value = value.encode('raw_unicode_escape').decode('gbk')
               except UnicodeDecodeError:
                   # 如果两种编码都无法解码，返回原始值
                   decoded_value = value
           return decoded_value
       else:
           return value
   
   # 指定需要转换编码格式的列
   columns_to_convert = ['column1', 'column2']  # 根据实际情况修改列名
   
   # 对指定的列应用编码转换函数
   for col in columns_to_convert:
       df[col] = df[col].apply(convert_encoding)
   

完毕！！！