从python中打开csv文件并输出的时候报错，UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb9 in position 655: invalid start byte

这个错误提示是由于在尝试使用UTF-8编码对CSV文件进行解码时遇到了无效的起始字节0xb9。这通常表示该文件的编码与UTF-8不兼容。

为了解决这个问题，你可以尝试指定正确的编码格式来读取CSV文件。常见的编码格式包括'utf-8'、'gbk'、'latin1'等。例如：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，指定编码格式为'gbk'
data = pd.read_csv('example.csv', encoding='gbk')

# 打印数据
print(data.head())

在这个例子中，我们将编码格式参数设置为'gbk'，因为该编码通常用于中文字符集。你可以根据实际情况选择适合的编码格式。

如果以上方法仍然无法解决问题，可能是因为文件的编码格式较为复杂或者混乱。此时，你可能需要进一步探查文件的实际编码格式，并根据需要进行处理或转换。

相关问题

依旧报错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 50: invalid start byte

在处理UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 50: invalid start byte错误时，可以尝试以下解决方案[^2]：

1. 指定正确的编码格式：尝试使用其他编码格式进行解码，例如'gbk'或'latin-1'。可以使用`encoding`参数来指定编码格式，例如：

df = pd.read_csv('file.csv', encoding='gbk')

2. 忽略错误字符：使用`errors`参数来忽略错误字符，例如：

df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8', errors='ignore')

3. 手动处理错误字符：如果错误字符只是文件中的一小部分，可以尝试手动处理错误字符。可以使用`replace()`函数将错误字符替换为合适的字符，例如：

df['column'] = df['column'].str.replace('\xb0', '')

请注意，根据具体情况选择适合的解决方案。如果以上方法仍然无法解决问题，请提供更多的信息，例如文件的具体内容和编码格式，以便更好地帮助您解决问题。

pandas 读取报错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb8 in position 1200: invalid start byte

当使用pandas读取文件时，如果遇到UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb8 in position 1200: invalid start byte这个错误，通常是因为文件中包含了无法用UTF-8编码解析的字符。

解决这个问题的方法是指定正确的编码方式来读取文件。可以尝试以下两种方法：

1. 指定编码方式：在读取文件时，使用`encoding`参数指定正确的编码方式。例如，如果文件是以GBK编码保存的，可以使用以下代码来读取文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='GBK')

2. 尝试其他编码方式：如果指定的编码方式仍然无法解决问题，可以尝试其他常见的编码方式，如'latin1'、'ISO-8859-1'等。例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='latin1')