pd.read_csv编码报错

pd.read_csv编码报错可能有多种原因。其中一种原因是文件的编码与指定的编码方式不匹配。如果文件的编码方式与指定的编码方式不一致，就会导致编码报错。在这种情况下，可以尝试使用不同的编码方式进行读取。

一种解决方法是使用encoding参数来指定正确的编码方式。例如，可以使用encoding='ANSI'来读取ANSI编码的文件，或者使用encoding='utf-8'来读取UTF-8编码的文件。还可以尝试使用其他编码方式进行读取，如encoding='gbk'、encoding='unicode_escape'等。

另一种解决方法是使用open函数来打开文件，并设置encoding参数以及errors参数为'ignore'，如open(train_path,encoding='utf-8',errors='ignore') 。这样可以忽略编码错误，继续读取文件。

除了这些方法外，还可以尝试使用其他库或工具来读取文件，如chardet库来自动检测文件的编码方式，并进行相应的处理。

综上所述，当pd.read_csv编码报错时，可以尝试使用不同的编码方式进行读取，或者使用open函数并设置encoding和errors参数来忽略编码错误。如果问题仍然存在，可以考虑使用其他库或工具来读取文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python使用pd.read_csv()，出现错误UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xc8](https://blog.csdn.net/chentianting/article/details/114087348)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python读取csv文件时编码报错问题](https://blog.csdn.net/wushaowu2014/article/details/84717012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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