使用pandas工具读取csv文件时遇到报错信息UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb7 in position 1: invalid start byte

你可以尝试使用不同的编码方式来读取csv文件。默认情况下，pandas使用utf-8编码来读取文件，但如果文件的编码方式不是utf-8，就会出现UnicodeDecodeError错误。

你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 指定正确的编码方式：通过添加`encoding`参数来指定正确的编码方式。例如，如果文件是使用gbk编码的，你可以使用以下代码来读取文件：

import pandas as pd

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

2. 使用其他编码方式尝试读取：如果你不确定文件的编码方式，可以尝试使用其他常见的编码方式进行读取，如'latin1'、'ISO-8859-1'等。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='latin1')

尝试这些方法，应该能够解决UnicodeDecodeError错误。如果问题仍然存在，请检查文件本身是否有损坏或其他问题。

相关问题

pd.read_table时UnicodeDecodeError: utf-8 codec can t decode byte 0xb7 in position 0: invalid start byte

这个错误通常是由于文件编码与指定的编码格式不匹配导致的。您可以尝试指定正确的编码格式来解决此问题。

您可以尝试使用`encoding`参数指定正确的编码格式，例如`utf-8`或`gbk`，具体取决于您的数据文件的实际编码。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_table('your_file.txt', encoding='utf-8')

如果仍然存在问题，可能是因为文件中包含了无法被指定编码格式解析的特殊字符。您可以尝试使用`errors`参数来处理这些特殊字符。例如，设置`errors='ignore'`将忽略无法解析的字符，或者设置`errors='replace'`将用占位符替换无法解析的字符。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_table('your_file.txt', encoding='utf-8', errors='ignore')

UnicodeDecodeError: utf-8 codec can t decode byte 0xdc in position 64: invalid continuation byte

UnicodeDecodeError是一个常见的编码错误，它表示在解码过程中无法将字节序列转换为有效的Unicode字符。在你提供的引用中，错误信息是"utf-8 codec can't decode byte 0xdc in position 64: invalid continuation byte"。

这个错误通常发生在尝试使用错误的编码方式解码包含非法字符的字节序列时。解决这个问题的方法是使用正确的编码方式进行解码。

在你的代码中，你使用了utf-8编码方式来解码一个包含非法字符的字节序列。你可以尝试使用其他编码方式，例如latin-1或者gbk，来解码这个字节序列。你可以根据你的数据源和需求选择合适的编码方式。

以下是一个示例代码，演示了如何使用不同的编码方式来解决UnicodeDecodeError：

import pandas as pd

# 使用latin-1编码方式解码
info = pd.read_csv("xxx.csv", delimiter=",", encoding="latin-1", names=["xxx","xxx"])

# 使用gbk编码方式解码
info = pd.read_csv("xxx.csv", delimiter=",", encoding="gbk", names=["xxx","xxx"])

请注意，根据你的具体情况，你可能需要尝试不同的编码方式来解决这个问题。你可以根据错误提示中提到的位置和字节值来调整代码。