我正在运行一个程序,它正在处理3万个类似的文件。随机数量的它们停止并产生此错误…

  File "C:\Importer\src\dfman\importer.py", line 26, in import_chr
    data = pd.read_csv(filepath, names=fields)
  File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 400, in parser_f
    return _read(filepath_or_buffer, kwds)
  File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 205, in _read
    return parser.read()
  File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 608, in read
    ret = self._engine.read(nrows)
  File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1028, in read
    data = self._reader.read(nrows)
  File "parser.pyx", line 706, in pandas.parser.TextReader.read (pandas\parser.c:6745)
  File "parser.pyx", line 728, in pandas.parser.TextReader._read_low_memory (pandas\parser.c:6964)
  File "parser.pyx", line 804, in pandas.parser.TextReader._read_rows (pandas\parser.c:7780)
  File "parser.pyx", line 890, in pandas.parser.TextReader._convert_column_data (pandas\parser.c:8793)
  File "parser.pyx", line 950, in pandas.parser.TextReader._convert_tokens (pandas\parser.c:9484)
  File "parser.pyx", line 1026, in pandas.parser.TextReader._convert_with_dtype (pandas\parser.c:10642)
  File "parser.pyx", line 1046, in pandas.parser.TextReader._string_convert (pandas\parser.c:10853)
  File "parser.pyx", line 1278, in pandas.parser._string_box_utf8 (pandas\parser.c:15657)
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xda in position 6: invalid    continuation byte

这些文件的来源/创建都来自同一个地方。纠正这个问题以继续导入的最佳方法是什么?


当前回答

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) 

其他回答

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。

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

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。

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。