报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x87 in position 10: invalid start byte是什么原因

这个报错通常是由于尝试将一个非UTF-8编码的字节序列解码为UTF-8编码时引起的。具体来说，报错中的0x87字节是一个无效的起始字节，无法被解码为有效的Unicode字符。

这个问题可能出现在以下几种情况下：
1. 输入的数据本身不是UTF-8编码。在使用UTF-8解码时，如果输入的字节序列不符合UTF-8编码规则，就会引发该错误。
2. 输入的数据包含了一些非法的字符或字节，这些字符或字节无法被解码为有效的Unicode字符。
3. 输入的数据在传输或存储过程中发生了损坏，导致其中的某些字节无法正确解码。

解决这个问题的方法取决于具体情况：
1. 确保输入的数据是以正确的编码方式进行编码的。可以尝试使用其他编码方式进行解码，或者对输入数据进行修复。
2. 如果输入数据中包含非法字符或字节，可以尝试使用合适的字符替换或删除这些非法字符。
3. 如果输入数据损坏，可以尝试从备份或其他可靠来源获取正确的数据。

相关问题

pd.read_excel 报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x84 in position 273: invalid start byte

遇到 `UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x84` 这样的错误，通常意味着Excel文件中的某些字符无法以UTF-8编码正确解析。解决这个问题的方法有几种：

1. **确认编码**:
检查Excel文件的原始编码。如果不是UTF-8，可以尝试使用正确的编码读取，如`cp1252`、`windows-1252`或`latin-1`。在`pandas`中，你可以这样做[^4]:

   df = pd.read_excel('file.xlsx', encoding='encoding_name')

2. **手动转换**:
如果知道特定部分的编码，可以选择性地对有问题的数据列进行转换[^5]:

   problematic_column = df['column_name'].str.decode('original_encoding').encode('utf-8')
   df['column_name'] = problematic_column

3. **预处理文件**:
使用专门的工具（如`openpyxl`或`xlrd`）来预先读取并转码文件，然后再传递给`read_excel`[^6]。

4. **使用错误处理**:
如果不能确定编码，可以设置`errors`参数为`'ignore'`，忽略错误，但可能丢失部分信息[^7]:

   df = pd.read_excel('file.xlsx', encoding='utf-8', errors='ignore')

5. **保存为其他格式**:
如果可能，考虑将Excel文件另存为支持UTF-8编码的格式，比如CSV，再重新导入[^8]。

UnicodeDecodeError: utf-8 codec can t decode byte 0x98 in position 16: invalid start byte

这个错误通常是因为你的代码试图解码一个非UTF-8格式的字节序列。解决这个问题的方法可能因情况而异，但以下方法可能有助于你找到问题的根源：

1. 确保你的字节序列与你尝试解码的编码兼容。例如，如果你尝试使用UTF-8解码一个Latin-1编码的字符串，就会出现这个错误。

2. 检查你的代码中的所有文件，看看它们是否以正确的编码格式保存。如果不是UTF-8，那么你可能需要使用适当的编码来打开它们。

3. 检查你的数据源，看看它们是否以正确的编码格式保存。如果不是UTF-8，那么你可能需要将它们转换为UTF-8。

希望这些提示能够帮助你解决这个问题。