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 

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。

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。

在我的例子中，这适用于python 2.7:

data = read_csv(filename, encoding = "ISO-8859-1", dtype={'name_of_colum': unicode}, low_memory=False) 

对于python3，只有:

data = read_csv(filename, encoding = "ISO-8859-1", low_memory=False) 

尝试改变编码。 在我的例子中，encoding = "utf-16"起作用了。

df = pd.read_csv（“file.csv”，encoding='utf-16'）

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。