直奔主题：把包含中文的csv文件的编码改成utf-8的方法：

啰嗦几句：

在用pandas读取hive导出的csv文件时，经常会遇到类似UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa3 in position 12这样的问题，这种问题是因为导出的csv文件包含中文，且这些中文的编码不是gbk，直接用excel打开这些文件还会出现乱码，但用记事本打开这些csv则正常显示，然后用记事本另存为UTF-8之后，用excel打开也能够正常显示，并且用pandas读取时指明encoding='utf-8'也能正常读取了。如果读取批量的csv时，或者csv的行数达到数百万时，就不能通过记事本另存为来更改encoding了，那应该怎么做来保证pandas能正常读取这些csv呢？

1.读取时不加encoding参数，则默认使用gbk编码来读取数据源文件，即默认数据源文件的编码为gbk：

importpandas as pd

df=pd.read_csv(data_source_file)

2.如果源文件的中文不是gbk编码，则可能会报错:

UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa3 in position 12

那么可以试试utf-8编码：

df=pd.read_csv(data_source_file,encoding='utf-8')

如果仍然报错，提示utf-8也不行：

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa3 in position 12

那么说明文件中的中文编码不是utf-8，这时我们就要确定源文件的中文到底使用哪一种编码。

3.常见的中文编码包括：utf-8,gbk,gb2312,gb18030,cp935,big5等，我们可以逐一试过去，确定之后再修改read_csv()的encoding参数值即可。

4.如果只需要读取一个csv文件，逐个试的方法是可行的，但是如果需要循环读取多个csv文件，而每个csv文件的编码都可能不一样，那么最好还是先把所有这些csv统一转为utf-8，再集中进行读取，转换文件的编码格式需要用到python自带的codecs模块(见 https://stackoverflow.com/questions/191359/how-to-convert-a-file-to-utf-8-in-python)，它的作用等同于我们用记事本打开再另存为utf-8编码格式，能够确保成功修改文件的编码格式。其他方法，例如

5. 修改csv文件为utf-8的有效代码：

importcodecsdefhandleEncoding(original_file,newfile):#newfile=original_file[0:original_file.rfind(.)]+'_copy.csv'

f=open(original_file,'rb+')

content=f.read()#读取文件内容，content为bytes类型，而非string类型

source_encoding='utf-8'

#####确定encoding类型

try:

content.decode('utf-8').encode('utf-8')

source_encoding='utf-8'

except:try:

content.decode('gbk').encode('utf-8')

source_encoding='gbk'

except:try:

content.decode('gb2312').encode('utf-8')

source_encoding='gb2312'

except:try:

content.decode('gb18030').encode('utf-8')

source_encoding='gb18030'

except:try:

content.decode('big5').encode('utf-8')

source_encoding='gb18030'

except:

content.decode('cp936').encode('utf-8')

source_encoding='cp936'f.close()#####按照确定的encoding读取文件内容，并另存为utf-8编码：

block_size=4096with codecs.open(original_file,'r',source_encoding) as f:

with codecs.open(newfile,'w','utf-8') as f2:whileTrue:

content=f.read(block_size)if notcontent:breakf2.write(content)

把csv的中文转换为utf-8之后，则可以用

df=pd.read(csvfile,encoding='utf-8')

来读取。

6. 读取文件的时候，如果编码不对，会报decode error，需要在open(file,'r',encoding='source_file_encoding')中设置正确的encoding；

而写文件(例如逐行读取源文件，并把中文标点符号替换为英文标点，再另存为新文件)的时候，如果编码不对则会报encod error(需要在

open( file,'w',encoding='targe_file_encoding')

中设置encoding，且该encoding必须和数据的来源一致(若读取数据之后，做了encoding的转换，则写入的encoding必须与转换后的encoding相同。)