我正在使用Jupyter-notebook。在我的例子中，它以错误的格式显示文件。“编码”选项不起作用。 所以我将csv保存为utf-8格式，它可以工作。

Read_csv接受一个编码选项来处理不同格式的文件。我主要使用read_csv('file'， encoding = "ISO-8859-1")，或者encoding = "utf-8"用于读取，通常utf-8用于to_csv。

你也可以使用一些别名选项，如'latin'或'cp1252' (Windows)，而不是'ISO-8859-1'(参见python文档，也可以了解您可能遇到的许多其他编码)。

参见相关熊猫文件， 关于csv文件的python文档示例，以及大量关于SO的相关问题。一个很好的背景资源是每个开发人员都应该知道unicode和字符集。

要检测编码(假设文件包含非ascii字符)，可以使用enca(参见手册页)或file -i (linux)或file -i (osx)(参见手册页)。

Pandas允许指定编码，但不允许忽略错误，不允许自动替换违规字节。因此，没有一种适合所有情况的方法，而是根据实际用例使用不同的方法。

You know the encoding, and there is no encoding error in the file. Great: you have just to specify the encoding: file_encoding = 'cp1252' # set file_encoding to the file encoding (utf8, latin1, etc.) pd.read_csv(input_file_and_path, ..., encoding=file_encoding) You do not want to be bothered with encoding questions, and only want that damn file to load, no matter if some text fields contain garbage. Ok, you only have to use Latin1 encoding because it accept any possible byte as input (and convert it to the unicode character of same code): pd.read_csv(input_file_and_path, ..., encoding='latin1') You know that most of the file is written with a specific encoding, but it also contains encoding errors. A real world example is an UTF8 file that has been edited with a non utf8 editor and which contains some lines with a different encoding. Pandas has no provision for a special error processing, but Python open function has (assuming Python3), and read_csv accepts a file like object. Typical errors parameter to use here are 'ignore' which just suppresses the offending bytes or (IMHO better) 'backslashreplace' which replaces the offending bytes by their Python’s backslashed escape sequence: file_encoding = 'utf8' # set file_encoding to the file encoding (utf8, latin1, etc.) input_fd = open(input_file_and_path, encoding=file_encoding, errors = 'backslashreplace') pd.read_csv(input_fd, ...)

Pandas不会通过更改编码样式自动替换违规字节。在我的例子中，将编码参数从encoding = "utf-8"更改为encoding = "utf-16"解决了这个问题。

我无法打开从网上银行下载的简体中文CSV文件。 我试过latin1，我试过iso-8859-1，我试过cp1252，都没有用。

但pd。Read_csv (""，encoding ='gbk')只是做这个工作。

我正在更新这个旧线程。我找到了一个有效的解决方案，但需要打开每个文件。我在LibreOffice中打开我的csv文件，选择另存为>编辑过滤器设置。在下拉菜单中，我选择UTF8编码。然后我在data = pd.read_csv(r' c:\fullpathtofile\filename.csv'， sep = '，'， encoding="utf-8-sig")中添加了encoding="utf-8-sig"。

希望这能帮助到一些人。