pd.read_csv读取.csv文件，使用utf-8，报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc4 in position 0: invalid continuation byte

这个错误通常是因为文件编码和指定的编码不一致导致的。你可以尝试以下方法：

1. 指定文件编码为utf-8-sig，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv', encoding='utf-8-sig')

2. 如果文件编码不是utf-8，可以尝试其他编码方式，如gbk等，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv', encoding='gbk')

如果以上方法不行，可以尝试打开文件，另存为utf-8编码的文件，然后再读取。

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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'])

pandas.read_csv 报错 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 0: invalid start byte

当使用`pandas.read_csv()`函数读取CSV文件时遇到`UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 0: invalid start byte`这样的错误，通常意味着文件可能不是UTF-8编码，而你试图用UTF-8格式去解析它。这个问题通常发生在文件中包含非ASCII字符（如非英文字符），但编码方式并非UTF-8。

解决这个问题的方法包括：

1. **检查编码**：确认文件的实际编码。有些文件可能是ISO-8859-1、Windows-1252或其他编码。可以尝试使用`read_csv()`的`encoding`参数指定正确的编码，如`encoding='iso-8859-1'`或`encoding='Windows-1252'`。

df = pd.read_csv('file.csv', encoding='iso-8859-1')

2. **使用`errors='ignore'`**：如果部分字符无法解码，可以设置`errors`参数为`'ignore'`，这样会忽略这些错误继续读取其余数据。

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

3. **手动转换**：使用`chardet`库检测文件的编码，然后根据检测结果转换数据。

import chardet

with open('file.csv', 'rb') as f:
    sample = f.read(1024)
    detected_encoding = chardet.detect(sample)['encoding']

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