I am posting an answer to provide an updated solution and explanation as to why this problem can occur. Say you are getting this data from a database or Excel workbook. If you have special characters like La Cañada Flintridge city, well unless you are exporting the data using UTF-8 encoding, you're going to introduce errors. La Cañada Flintridge city will become La Ca\xf1ada Flintridge city. If you are using pandas.read_csv without any adjustments to the default parameters, you'll hit the following error

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xf1 in position 5: invalid continuation byte

幸运的是，有一些解决方案。

选项1，修复导出。确保使用UTF-8编码。

选项2，如果您无法修复导出问题，并且需要使用pandas。Read_csv，请确保包含以下参数，engine='python'。默认情况下，pandas使用engine='C'，这非常适合读取大的干净文件，但如果出现任何意外情况，则会崩溃。根据我的经验，设置encoding='utf-8'从来没有修复过这个UnicodeDecodeError。此外，您不需要使用errors_bad_lines，但是，如果您确实需要它，这仍然是一个选项。

pd.read_csv(<your file>, engine='python')

选项3:解决方案是我个人更喜欢的解决方案。使用普通Python读取文件。

import pandas as pd

data = []

with open(<your file>, "rb") as myfile:
    # read the header seperately
    # decode it as 'utf-8', remove any special characters, and split it on the comma (or deliminator)
    header = myfile.readline().decode('utf-8').replace('\r\n', '').split(',')
    # read the rest of the data
    for line in myfile:
        row = line.decode('utf-8', errors='ignore').replace('\r\n', '').split(',')
        data.append(row)

# save the data as a dataframe
df = pd.DataFrame(data=data, columns = header)

希望这对第一次遇到这个问题的人有所帮助。

试试这个:

import pandas as pd
with open('filename.csv') as f:
    data = pd.read_csv(f)

看起来它会处理编码，而不会通过参数显式地表示它

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)。

我遇到的另一个导致同样错误的重要问题是:

_values = pd.read_csv("C:\Users\Mujeeb\Desktop\file.xlxs")

^这一行导致了同样的错误，因为我正在使用read_csv()方法读取excel文件。使用read_excel()读取.xlxs

你总是可以尝试先检测文件的编码，使用chardet或cchardet或charset-normalizer:

from pathlib import Path
import chardet

filename = "file_name.csv"
detected = chardet.detect(Path(filename).read_bytes())
# detected is something like {'encoding': 'utf-8', 'confidence': 0.99, 'language': ''}

encoding = detected.get("encoding")
assert encoding, "Unable to detect encoding, is it a binary file?"

df = pd.read_csv(filename, encoding=encoding)

最简单的解决方案:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_name.csv', engine='python')

替代解决方案:

崇高的文本:

在Sublime文本编辑器或VS Code中打开csv文件。 以utf-8格式保存。 在sublime中，单击File -> Save with encoding -> UTF-8

VS代码:

在VSCode的底部栏中，您将看到标签UTF-8。点击它。弹出窗口会打开。单击“保存编码”。现在可以为该文件选择新的编码。

然后，您可以像往常一样读取您的文件:

import pandas as pd
data = pd.read_csv('file_name.csv', encoding='utf-8')

其他不同的编码类型有:

encoding = "cp1252"
encoding = "ISO-8859-1"