import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv("/Users/zhoulexin/Downloads/train.csv") # 将编码格式转换为utf-8 df.to_csv("/Users/zhoulexin/Downloads/train.csv", encoding='utf-8', index=False)报错为UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 85: invalid start byte怎么解决

这个错误提示表明，你的 CSV 文件不是以 UTF-8 编码格式保存的，所以在读取时无法解码。你可以尝试使用其他编码格式来读取 CSV 文件，例如 GBK、GB2312、ISO-8859-1 等等。可以使用 `pd.read_csv` 中的 `encoding` 参数来指定编码格式。例如：

df = pd.read_csv("/Users/zhoulexin/Downloads/train.csv", encoding='gbk')

如果你不确定 CSV 文件的编码格式，可以尝试使用文本编辑器打开文件并查看编码格式。或者，你可以尝试使用 `chardet` 库来自动检测编码格式。例如：

import chardet

with open("/Users/zhoulexin/Downloads/train.csv", 'rb') as f:
    result = chardet.detect(f.read())

df = pd.read_csv("/Users/zhoulexin/Downloads/train.csv", encoding=result['encoding'])

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import pandas as pd import re # 读取csv文件 df = pd.read_csv(open('../data/评论.csv'))

你的代码存在语法错误，正确的写法应该是：

import pandas as pd 
import re 

# 读取csv文件 
df = pd.read_csv('../data/评论.csv')

在导入模块时，每个模块应该单独占一行。另外，`open()`函数在读取csv文件时不是必须的，`pd.read_csv()`函数可以直接传入文件路径进行读取。

import pandas as pd # 读取两个csv文件 df1 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_j_k_MH0_0.5.csv") df2 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_bp_rp_MH0_0.5.csv") # 提取ra和dec列，并将它们合并为一个新的数据框 df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 找出所有ra和dec相同的数据 df4 = df3[df3.duplicated()] # 显示重复数据数量 print('重复数据的数量：', len(df4))

这段代码是用 Python 的 pandas 库读取两个 csv 文件，提取它们中的 ra 和 dec 列，并将它们合并为一个新的数据框。然后，它找出所有 ra 和 dec 相同的数据，并输出重复数据的数量。其中，`pd.read_csv` 函数用于读取 csv 文件，`pd.concat` 函数用于合并数据框，`df3[df3.duplicated()]` 用于找出重复数据。这段代码可以用于数据清洗和重复数据处理的任务。