read＿csv（）是python数据分析包在pandas里面用于成倍较高的函数之一。它还包括的参数差不多20个，有可能一开始不一定必须原始告诉每个参数起到。不过，随着用于的了解，实际数据环境越发简单，处置的数据上亿行后，就不会经常出现这样那样的问题，这样劝说我们反过头来再行去解读某些参数的起到。

今天，总结平时用于read＿csv（），常常遇上的几个问题。1、UnicodeDecodeErrorread＿csv配置文件读取文件的编码格式为：utf－8，如果读取文件无法被utf－8编码，就不会报上面的错误。可是我们怎么告诉读取文件的编码格式呢？今天，为大家讲解一个这方面的包在：chardet，它能回到文件的编码格式。

用于前再行用pipinstallchardet，加装一下。接手里这样撰写回到编码格式，file为读取的文件名称。＃提供文件编码类型defget＿encoding（file）：＃二进制方式加载，提供字节数据，检测类型withopen（file，＇rb＇）asf：returnchardet．detect（f．read（））［＇encoding＇］通过charadet包在分析出有文件的编码格式后，不管用于python原生的open，read，还是pandas的read＿csv，都可以起源于给参数encoding．2、sep分隔符少见文件的分隔符，比如，，csv文件配置文件为逗号，不过常用的大数据库，比如hive，有时不会用于分隔符为，这时候就必须调整参数sep．这类错误较为好解决问题。

3、加载文件时遇上和列数不对应的行，此时不会报错特别是在在读取文件为上亿行的，慢读过时，忽然附上这个拢，此行解析出有的字段个数与之前行列数不给定。此时，必须调整一个参数：error＿bad＿lines为false，意思是忽视此行。

pandas．read＿csv（＊＊＊，error＿bad＿lines＝False）实际项目，读取的文件数据环境比我们预期的简单。假设我们的数据文件配置文件分隔符为逗号，然后如果某行的某个单元格给定为：＇山东省，潍坊市，青州市＇就光这一个单元格，就不会解析出有多列，报错那也是大自然的，这就拒绝我们在读取之前对数据作好充份的清除。

4、EOFinsidestringstartingatline错误这个错误在读取文件时，常常也不会经常出现。这类错误必须改动quoting参数。df＝pd．read＿csv（csvfile，quoting＝csv．QUOTE＿NONE）配置文件给定为0，遇上错误时，可以根据文档调整。quoting：intorcsv．QUOTE＿＊instance，default0Controlfieldquotingbehaviorpercsv．QUOTE＿＊constants．UseoneofQUOTE＿MINIMAL（0），QUOTE＿ALL（1），QUOTE＿NONNUMERIC（2）orQUOTE＿NONE（3）．更加多少见加载错误，青睐大家facebook。

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