pd.read_csv encoding

### 回答1：
pd.read_csv encoding是pandas中的一个函数，用于读取csv文件时指定文件的编码格式。可以通过该函数的参数encoding来指定文件的编码格式，常见的编码格式有utf-8、gbk等。如果不指定编码格式，则默认使用utf-8编码格式。

### 回答2：
pd.read_csv(encoding) 是一个Python Pandas数据分析库中的一个函数，用于读取CSV文件并转换为DataFrame格式。Csv文件是一种广泛用于文本文件中存储的数据格式。一般情况下，读取CSV文件时需要明确数据的编码格式，否则可能会导致乱码或无法正确解析字符串等问题。

Encoding指的是文件中存储的字符集编码，例如UTF-8、GB2312等。当读取CSV文件时，万一输入输出流使用的字符集编码和实际文件的字符集编码不一致时，就会出现乱码等问题。可以使用PD.read_csv(encoding)指定文件的字符集编码，PD库将自动根据文件中的编码方式进行解码，将字符转换成Unicode编码以方便处理。

PD.read_csv(encoding)还可以接受其他参数，例如sep参数用于指定列与列之间的分隔符，默认使用“，”分隔符；skiprows参数可以用于跳过文件的前几行，nrows参数可以指定要读取的行数。PD库也支持读取不同格式的文件，例如pickle、Excel、HTML、SQL等。因此，PD.read_csv(encoding)是一个非常实用的函数，它可以轻松帮助Python用户读取并分析各种常见的数据存储格式，包括csv文件。

### 回答3：
pd.read_csv(encoding)在pandas中是一个读取csv文件的函数，encoding参数是指定读取文件的编码格式。

在读取csv文件时，如果文件中含有非ASCII字符（如中文、日文等），则一般默认的编码格式ASCII不能够正确的读取这些字符。所以，我们需要通过指定encoding参数去告诉pandas我们使用的是哪种编码格式，这样pandas才能正确的读取csv文件。

在指定encoding参数时，常用的编码格式有UTF-8、GBK、GB2312、big5等等。另外，我们也可以使用系统默认的编码格式（一般是utf-8），这样就可以省略encoding参数。

另外需要注意的是，如果我们直接使用pd.read_csv(filename)的话，编码格式会默认使用‘utf-8’，如果文件的编码不是utf-8的话，就会出现乱码。所以，在读取csv文件时，要根据文件的实际编码格式指定encoding参数，以保证正确读取文件的内容。