只有这几行编码读不出来，on_bad_lines=‘skip’没生效，怎么忽略这几行

如果你在读取CSV文件时只有一小部分行因为编码问题而引发`UnicodeDecodeError`，尽管设置了`on_bad_lines='skip'`但仍未能跳过这些行，这可能是因为这些错误行的位置在处理过程中的某一时刻被固定了下来。你可以尝试以下几个方法：

1. **逐行检查**：在读取文件后，可以查看DataFrame的前几行，找到那些引发了错误的行，然后手工删除或者修复这些特定行，再进行处理。

data = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='utf-8', errors='ignore', on_bad_lines='skip')
# 然后删除或修正错误行，比如：
data.dropna(inplace=True)  # 删除包含NaN的行（假设只有那一行有问题）

2. **分段读取**：尝试按块读取文件，而不是一次性读入整个文件。这样可以在遇到问题时立即停止并跳过那部分。

chunksize = 1000  # 或者你认为能安全处理的数量
with open('your_file.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for chunk in pd.read_csv(f, chunksize=chunksize, error_bad_lines=False):
        if not chunk.empty:
            # 这里处理每一块数据，注意错误行会被标记为`errors='coerce'`
            clean_chunk = chunk.fillna(method='ffill')  # 使用向前填充处理空值
            # 将处理好的数据添加到总数据中
            if hasattr(data, 'append'):
                data = data.append(clean_chunk)
            else:
                data = clean_chunk

3. **自定义异常处理**：捕获`UnicodeDecodeError`并在遇到时跳过该行。

def handle_decode_error(e):
    print(f"Encountered an error decoding row: {e}", file=sys.stderr)
    return pd.NA  # 返回None、np.nan或其他默认值

try:
    df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='utf-8', error_callback=handle_decode_error)
except UnicodeDecodeError as e:
    print("Encoding issue detected. Skipping the problematic lines.")

无论哪种方法，记得在处理完错误行后，检查数据是否完整，并确保不影响后续分析。同时，最好理解为何这部分数据无法按照预期解读，以便在未来避免类似的问题。