pd.read_csv读取时，遇到UTF-8无法解析的数据行

当你使用pandas库的`pd.read_csv()`函数读取CSV文件时，如果数据行包含非UTF-8编码的特殊字符，可能会导致错误，因为默认情况下pandas假设文件是UTF-8编码的。遇到这种问题，你可以采取以下步骤解决：

1. **检查编码**：首先确认原始文件的实际编码。有时候文件可能是其他如GBK、ISO-8859-1等编码。可以在文本编辑器或专门的编码检测工具中查看。

2. **指定编码**：在读取时通过`encoding`参数指定正确的编码。例如：

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

3. **处理异常**：如果有些数据确实无法识别，可以尝试忽略这些行，设置`error_bad_lines=False`，或者捕获`UnicodeDecodeError`并进行处理：

   try:
       df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8', error_bad_lines=False)
   except UnicodeDecodeError as e:
       problematic_rows = e.args[0].splitlines()  # 获取出错行
       df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8', skiprows=problematic_rows)

4. **预处理数据**：在读入前，可以先使用文本编辑器或其他工具将有问题的行转换为正确的UTF-8编码。