对于上述问题，这是一种更通用的脚本方法。

import pandas as pd

encoding_list = ['ascii', 'big5', 'big5hkscs', 'cp037', 'cp273', 'cp424', 'cp437', 'cp500', 'cp720', 'cp737'
                 , 'cp775', 'cp850', 'cp852', 'cp855', 'cp856', 'cp857', 'cp858', 'cp860', 'cp861', 'cp862'
                 , 'cp863', 'cp864', 'cp865', 'cp866', 'cp869', 'cp874', 'cp875', 'cp932', 'cp949', 'cp950'
                 , 'cp1006', 'cp1026', 'cp1125', 'cp1140', 'cp1250', 'cp1251', 'cp1252', 'cp1253', 'cp1254'
                 , 'cp1255', 'cp1256', 'cp1257', 'cp1258', 'euc_jp', 'euc_jis_2004', 'euc_jisx0213', 'euc_kr'
                 , 'gb2312', 'gbk', 'gb18030', 'hz', 'iso2022_jp', 'iso2022_jp_1', 'iso2022_jp_2'
                 , 'iso2022_jp_2004', 'iso2022_jp_3', 'iso2022_jp_ext', 'iso2022_kr', 'latin_1', 'iso8859_2'
                 , 'iso8859_3', 'iso8859_4', 'iso8859_5', 'iso8859_6', 'iso8859_7', 'iso8859_8', 'iso8859_9'
                 , 'iso8859_10', 'iso8859_11', 'iso8859_13', 'iso8859_14', 'iso8859_15', 'iso8859_16', 'johab'
                 , 'koi8_r', 'koi8_t', 'koi8_u', 'kz1048', 'mac_cyrillic', 'mac_greek', 'mac_iceland', 'mac_latin2'
                 , 'mac_roman', 'mac_turkish', 'ptcp154', 'shift_jis', 'shift_jis_2004', 'shift_jisx0213', 'utf_32'
                 , 'utf_32_be', 'utf_32_le', 'utf_16', 'utf_16_be', 'utf_16_le', 'utf_7', 'utf_8', 'utf_8_sig']

for encoding in encoding_list:
    worked = True
    try:
        df = pd.read_csv(path, encoding=encoding, nrows=5)
    except:
        worked = False
    if worked:
        print(encoding, ':\n', df.head())

首先是python版本可用的所有标准编码(在本例中是3.7 python 3.7 standard encodings)。 这里提供了不同python版本的标准编码的可用python列表:有用的堆栈溢出答案

在一小块数据上尝试每种编码; 只打印工作编码。 输出是非常明显的。 这个输出还解决了一个问题，编码像'latin1'，通过应该有任何错误，不一定产生想要的结果。

如果有问题，我会尝试这种方法，具体到有问题的CSV文件，然后可能会尝试使用所有其他的工作编码。

在我的例子中，一个文件具有USC-2 LE BOM编码，根据notepad++。 对于python，它是encoding="utf_16_le"。

希望，这能帮助别人更快地找到答案。

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)。

有时问题只出现在.csv文件上。文件可能已损坏。 当面对这个问题时。“另存为”文件再次为csv格式。

0. Open the xls/csv file
1. Go to -> files 
2. Click -> Save As 
3. Write the file name 
4. Choose 'file type' as -> CSV [very important]
5. Click -> Ok 

对于上述问题，这是一种更通用的脚本方法。

import pandas as pd

encoding_list = ['ascii', 'big5', 'big5hkscs', 'cp037', 'cp273', 'cp424', 'cp437', 'cp500', 'cp720', 'cp737'
                 , 'cp775', 'cp850', 'cp852', 'cp855', 'cp856', 'cp857', 'cp858', 'cp860', 'cp861', 'cp862'
                 , 'cp863', 'cp864', 'cp865', 'cp866', 'cp869', 'cp874', 'cp875', 'cp932', 'cp949', 'cp950'
                 , 'cp1006', 'cp1026', 'cp1125', 'cp1140', 'cp1250', 'cp1251', 'cp1252', 'cp1253', 'cp1254'
                 , 'cp1255', 'cp1256', 'cp1257', 'cp1258', 'euc_jp', 'euc_jis_2004', 'euc_jisx0213', 'euc_kr'
                 , 'gb2312', 'gbk', 'gb18030', 'hz', 'iso2022_jp', 'iso2022_jp_1', 'iso2022_jp_2'
                 , 'iso2022_jp_2004', 'iso2022_jp_3', 'iso2022_jp_ext', 'iso2022_kr', 'latin_1', 'iso8859_2'
                 , 'iso8859_3', 'iso8859_4', 'iso8859_5', 'iso8859_6', 'iso8859_7', 'iso8859_8', 'iso8859_9'
                 , 'iso8859_10', 'iso8859_11', 'iso8859_13', 'iso8859_14', 'iso8859_15', 'iso8859_16', 'johab'
                 , 'koi8_r', 'koi8_t', 'koi8_u', 'kz1048', 'mac_cyrillic', 'mac_greek', 'mac_iceland', 'mac_latin2'
                 , 'mac_roman', 'mac_turkish', 'ptcp154', 'shift_jis', 'shift_jis_2004', 'shift_jisx0213', 'utf_32'
                 , 'utf_32_be', 'utf_32_le', 'utf_16', 'utf_16_be', 'utf_16_le', 'utf_7', 'utf_8', 'utf_8_sig']

for encoding in encoding_list:
    worked = True
    try:
        df = pd.read_csv(path, encoding=encoding, nrows=5)
    except:
        worked = False
    if worked:
        print(encoding, ':\n', df.head())

首先是python版本可用的所有标准编码(在本例中是3.7 python 3.7 standard encodings)。 这里提供了不同python版本的标准编码的可用python列表:有用的堆栈溢出答案

在一小块数据上尝试每种编码; 只打印工作编码。 输出是非常明显的。 这个输出还解决了一个问题，编码像'latin1'，通过应该有任何错误，不一定产生想要的结果。

如果有问题，我会尝试这种方法，具体到有问题的CSV文件，然后可能会尝试使用所有其他的工作编码。

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。